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B. Zoph and Q. V. Le. Neural architecture search with reinforcement learning. In Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2017
Introduction

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J. Deng, J. Guo, and S. Zafeiriou, “ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition”, arXiv.
Introduction

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Completely Unsupervised Phoneme Recognition by Adversarially Learning Mapping Relationships from Audio Embeddings
Authors: Da-Rong Liu, Kuan-Yu Chen, Hung-Yi Lee, Lin-shan Lee
Introduction

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Completely Unsupervised Phoneme Recognition by Adversarially Learning Mapping Relationships from Audio Embeddings
Authors: Da-Rong Liu, Kuan-Yu Chen, Hung-Yi Lee, Lin-shan Lee
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Laurens van der Maaten, Geoffrey Hinton. Visualizing Data using t-SNE; The Journal of Machine Learning Research, 2008.
Introduction
在機器學習的領域中，我們常希望能從資料中抓取近可能少但重要的feature,因為不必要的feature會造成overfitting. PCA可以幫我們找到應該被保留的特徵，以此做到降維的目的。雖然PCA效果還不錯，但PCA是線性降維,另一個常用的降維方法是SNE，SNE的視覺化效果比PCA來得好，但有低維空間有crowding問題.

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Laurens van der Maaten, Geoffrey Hinton. Visualizing Data using t-SNE; The Journal of Machine Learning Research, 2008.
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在機器學習的領域中，我們常希望能從資料中抓取近可能少但重要的feature,因為不必要的feature會造成overfitting. PCA可以幫我們找到應該被保留的特徵，以此做到降維的目的。雖然PCA效果還不錯，但PCA是線性降維,另一個常用的降維方法是SNE，SNE的視覺化效果比PCA來得好，但有低維空間有crowding問題.

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Li Wan et. al. “A Hybrid Neural Network-Latent Topic Model”, JMLR 2012
Introduction

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Mairal, Julien, et al. “Online dictionary learning for sparse coding." Proceedings of the 26th annual international conference on machine learning. ACM, 2009.

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