Vi studerar en variant av den variationella autoencoder modellen (VAE) med en Gaussian blandning som en tidigare distribution, med målet att utföra oövervakade kluster genom djupa generativa modeller. Vi observerar att det kända problemet med överreglering som har visat sig uppstå i vanliga fordonslarm också manifesterar sig i vår modell och leder till klusterdegeneracy. Vi visar att en heuristisk så kallad minimal informationsbegränsning som har visat sig mildra denna effekt i fordonslarmsystem också kan användas för att förbättra oövervakade klusterprestanda med vår modell. Dessutom analyserar vi effekten av denna heuristiska och ger en intuition av de olika processerna med hjälp av visualiseringar. Slutligen visar vi prestandan hos vår modell på syntetiska data, MNIST och SVHN, som visar att de erhållna klusteren är distinkta, tolkningsbara och resulterar i att uppnå konkurrenskraftiga prestanda på oövervakade kluster till de senaste resultaten.
Dessutom visar Gaussian Blandning Variational Autoencoder (GMVAE) REF att minsta informationsbegränsning kan användas för att mildra effekten av överreglering i fordonslarmsystem och ger en oövervakad klusterering inom ramen för VAE med tanke på en Gaussian blandning som en tidigare distribution.
Deep Unsupervised Clustering with Gaussian Mixture Variational Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}