Kluster är en av de mest grundläggande uppgifterna inom dataanalys och maskininlärning. Det är centralt för många datadrivna tillämpningar som syftar till att separera data i grupper med liknande mönster. Dessutom är klusterbildning ett komplicerat förfarande som i hög grad påverkas av valet av datarepresentationsmetod. Den senaste tidens forskning har visat att man uppmuntrar klusterresultat genom att på ett effektivt sätt lära sig dessa representationer. I de flesta av dessa arbeten är en djup auto-encoder initialt förtränad för att minimera en rekonstruktion förlust, och sedan gemensamt optimerad med klustering centroids för att förbättra klustermålet. Dessa arbeten fokuserar främst på klusterfasen av förfarandet, utan att utnyttja den potentiella nyttan av den inledande fasen. I detta dokument föreslår vi att optimera en auto-encoder med avseende på en diskriminerande parvis förlustfunktion under den auto-encoder förträningsfasen. Vi visar den höga noggrannhet som uppnås genom den föreslagna metoden samt dess snabba konvergens (t.ex. nå över 92% noggrannhet på MNIST under förträningsfasen, på mindre än 50 epoker), även med små nätverk.
Tzoreff m.fl. I REF läggs tonvikten på den inledande processen med djup klustring och föreslås en diskriminerande parvis förlustfunktion i termer av autoencoder förutbildning.
Deep Discriminative Latent Space for Clustering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}