Vi presenterar en ny djup neural nätverksarkitektur för oövervakad subrymdsklustring. Denna arkitektur är byggd på djupa autokodare, som icke-linjärt kartlägger inmatningsdata i ett latent utrymme. Vår huvudidé är att introducera ett nytt självuttryckande lager mellan kodaren och dekodern för att härma den "självexpressiva" egenskapen som har visat sig vara effektiv i traditionell subrymdsklustring. Eftersom vårt nya självuttryckande lager är olika ger det ett enkelt men effektivt sätt att lära sig parvis affinitet mellan alla datapunkter genom ett standardförfarande för backpropagation. Eftersom vår neural-nätverksbaserade metod är icke-linjär, kan den samla datapunkter med komplexa (ofta icke-linjära) strukturer. Vi föreslår vidare förutbildnings- och finjusteringsstrategier som gör att vi effektivt kan lära oss parametrarna i våra nätverk för subrymdskluster. Våra experiment visar att den föreslagna metoden avsevärt överträffar de toppmoderna oövervakade subrymdsklustermetoderna.
I REF föreslås klusternätverk för djup subrymd, som använder ett nytt självuttryckande skikt mellan kodaren och dekodern.
Deep Subspace Clustering Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}