Kluster är viktigt för många uppgifter i mönsterigenkänning och datorseende. Med tillkomsten av djupt lärande, finns det ett ökande intresse för att lära djupt oövervakade representationer för klusteranalys. Många verk på denna domän förlitar sig på varianter av auto-kodare och använder kodaren utgångar som representationer/funktioner för klusterbildning. I detta dokument visar vi att en l2 normaliseringsrestriktion på dessa representationer under auto-encoder utbildning, gör representationerna mer separat och kompakt i Euclidean utrymme efter träning. Detta förbättrar klustreringsnoggrannheten avsevärt när k-means klustrering används på representationerna. Vi föreslår också en klusterbaserad oövervakad anomali detektionsmetod med hjälp av l2 normaliserade djupa auto-encoder representationer. Vi visar effekten av l2 normalisering på anomali detektion noggrannhet. Vi visar vidare att den föreslagna metoden för att upptäcka anomalier avsevärt förbättrar noggrannheten jämfört med tidigare föreslagna djupa metoder som återuppbyggnadsfelbaserad anomalidetektering.
REF föreslår en metod för förbättrad oövervakad inlärning av L 2 begränsade representationer för klusteranalys med hjälp av djupa Auto-Encoders.
Clustering and Unsupervised Anomaly Detection with l2 Normalized Deep Auto-Encoder Representations
{'venue': '2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}