Djup klustring lär sig djupa funktioner representationer som gynnar klustring uppgift med hjälp av neurala nätverk. Vissa banbrytande arbete föreslår att samtidigt lära inbäddade funktioner och utföra kluster genom att uttryckligen definiera en kluster orienterad förlust. Även om lovande prestanda har visats i olika tillämpningar, Vi observerar att en viktig ingrediens har förbisetts av dessa arbete att de definierade kluster förlust kan korrumpera funktionsutrymme, vilket leder till icke-representativa meningslösa funktioner och detta i sin tur skadar kluster prestanda. För att ta itu med denna fråga föreslår vi i detta dokument algoritmen för förbättrad djupinbäddad klusterbildning (IDEC) för att ta hand om bevarande av datastruktur. Specifikt manipulerar vi funktionen utrymme för att sprida data poäng med hjälp av en kluster förlust som vägledning. För att begränsa manipuleringen och upprätthålla den lokala strukturen av datagenererande distribution, en under-fullständig autoencoder tillämpas. Genom att integrera klustret förlust och autoencoder rekonstruktion förlust, kan IDEC gemensamt optimera kluster etiketter uppdrag och lära funktioner som lämpar sig för klustring med lokal struktur bevarande. Den resulterande optimeringsproblem kan effektivt lösas genom mini-batch stokastisk lutning nedstigning och backpropagation. Experiment på bild- och textdatauppsättningar validerar empiriskt vikten av lokalt strukturbevarande och effektiviteten i vår algoritm.
Förbättrad Deep Embedded Clustering (IDEC) REF: Som namnet antyder är IDEC nära relaterat till den tidigare beskrivna DEC-algoritmen.
Improved Deep Embedded Clustering with Local Structure Preservation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}