Kluster är bland de mest grundläggande uppgifterna inom maskininlärning och artificiell intelligens. I detta dokument föreslår vi Variational Deep Embedding (VaDE), en ny oövervakad generativ klusteringsmetod inom ramen för Variational Auto-Encoder (VAE). Specifikt, Vade modellerar data generative förfarande med en Gaussian Blandning Modell (GMM) och en djup neural nätverk (DNN): 1) GMM plockar en kluster; 2) som en latent inbäddning genereras; 3) sedan DNN avkodar latent inbäddning i en observerbar. Inferens i vade görs på ett varierat sätt: en annan DNN används för att koda observerbara till latenta inbäddningar, så att bevisen lägre gräns (ELBO) kan optimeras med hjälp av Stochastic Gradient Variaration Bayes (SGVB) uppskattning och reparameterization trick. Kvantitativa jämförelser med starka baslinjer ingår i detta dokument, och experimentella resultat visar att Vade avsevärt överträffar de senaste klustermetoderna på 5 riktmärken från olika tillvägagångssätt. Dessutom visar vi genom VaDE:s generativa natur sin förmåga att generera mycket realistiska prover för varje specificerat kluster, utan att använda övervakad information under utbildningen.
I REF Vade - en variationsrik auto kodare för djup inbäddning föreslås.
Variational Deep Embedding: An Unsupervised and Generative Approach to Clustering
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}