
병합 트리 비교를 위한 신경망 모델을 제안하여 기존 방법보다 빠르고 정확한 유사성 계산을 가능하게 함


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빠르고 정확한 병합 트리 비교를 위한 병합 트리 신경망



데이터 특성을 잘 반영하는 저차원 임베딩을 위해 기존 방법들의 인력-척력 힘장 모델에 곡률 기반 힘을 추가하여 다양한 학습 과제에 적용할 수 있는 통합적인 프레임워크를 제안한다.



데이터 특성 분석과 통찰력 있는 정보 추출을 위한 곡률 증강 다차원 임베딩 및 학습



UMAP 알고리즘은 정보 기하학의 기본 원리에 기반을 두고 있으며, 이를 통해 고차원 데이터를 저차원 공간에 효과적으로 투영할 수 있다.
