Vi föreslår en djupamortiserad klusterbildning (DAC), en neural arkitektur som lär sig att samla datauppsättningar effektivt med hjälp av några framåtpass. DAC lär sig implicit vad som gör ett kluster, hur man grupperar datapunkter i kluster och hur man räknar antalet kluster i datauppsättningar. DAC är metalärd med hjälp av märkta dataset för utbildning, en process som skiljer sig från traditionella klusteralgoritmer som vanligtvis kräver handspecificerade förkunskaper om klusterformer/strukturer. Vi visar empiriskt, på både syntetiska och bilddata, att DAC effektivt och exakt kan samla nya dataset från samma distribution som används för att generera träningsdataset. Under granskning som ett konferensdokument på ICLR 2020 liknande filosofi som Neural Processes (Garnelo et al., 2018b; a), som meta-lär sig från flera dataset för att lära sig en tidigare över funktioner.
Deep Amortized Clustering REF föreslog att använda Set Transformers att kluster uppsättningar av punkter med endast några få framåtpass.
Deep Amortized Clustering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}