De flesta lärande strategier behandlar dimensionalitetsminskning (DR) och klusterbildning separat (dvs. sekventiellt), men den senaste forskningen har visat att optimering av de två uppgifterna tillsammans avsevärt kan förbättra bådas resultat. Utgångspunkten bakom den senare genren är att dataproverna erhålls genom linjär omvandling av latenta representationer som är lätta att klumpa ihop, men i praktiken kan omvandlingen från latent utrymme till data vara mer komplicerad. I detta arbete antar vi att denna omvandling är en okänd och möjligen icke-linjär funktion. För att återställa de "klustervänliga" latenta representationerna och för att bättre samla data, föreslår vi en gemensam DR och K-medel klustering strategi där DR uppnås genom att lära sig ett djupt neuralt nätverk (DNN). Motiveringen är att behålla fördelarna med att gemensamt optimera de två uppgifterna, samtidigt som man utnyttjar det djupa neurala nätverkets förmåga att approximera vilken icke-linjär funktion som helst. På så sätt kan det föreslagna tillvägagångssättet fungera bra för en bred klass av generativa modeller. I detta syfte utformar vi noggrant DNN-strukturen och tillhörande gemensamma optimeringskriterium, och föreslår en effektiv och skalbar algoritm för att hantera det formulerade optimeringsproblemet. Försök som använder olika verkliga datamängder används för att visa hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
För att hitta de klustervänliga latenta representationerna och för att bättre samla in data föreslog DCN Ref en gemensam dimensionsreduktion (DR) och K-means klustereringsmetod där DR uppnås genom att lära sig ett djupt neuralt nätverk.
Towards K-means-friendly Spaces: Simultaneous Deep Learning and Clustering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}