[论文] e-means：优于 k-means（在十分之一的时期内）
原文：[Paper] e-means: outperforming k-means (in one-tenth the epochs)
Lloyd 的 k-means 算法是长期运行的聚类标准，应用于数据分析、检索、量化和数据管理。在本文中，我们介绍了一种带有小批量更新的 k 均值指数移动平均优化过程，由现代深度学习机器和新见解提供支持。我们还建立了关于衰减率和批量大小如何影响鳍的缩放法则
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