論文の概要: Relation-Guided Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05742v1
• Date: Sat, 11 Jul 2020 10:57:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 12:49:42.910294
• Title: Relation-Guided Representation Learning
• Title（参考訳）: 関係誘導表現学習
• Authors: Zhao Kang and Xiao Lu and Jian Liang and Kun Bai and Zenglin Xu
• Abstract要約: 本稿では,サンプル関係を明示的にモデル化し,活用する表現学習手法を提案する。 私たちのフレームワークは、サンプル間の関係をよく保存します。 サンプルをサブスペースに埋め込むことにより,本手法が大規模なサンプル外問題に対処可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.60351496449232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep auto-encoders (DAEs) have achieved great success in learning data representations via the powerful representability of neural networks. But most DAEs only focus on the most dominant structures which are able to reconstruct the data from a latent space and neglect rich latent structural information. In this work, we propose a new representation learning method that explicitly models and leverages sample relations, which in turn is used as supervision to guide the representation learning. Different from previous work, our framework well preserves the relations between samples. Since the prediction of pairwise relations themselves is a fundamental problem, our model adaptively learns them from data. This provides much flexibility to encode real data manifold. The important role of relation and representation learning is evaluated on the clustering task. Extensive experiments on benchmark data sets demonstrate the superiority of our approach. By seeking to embed samples into subspace, we further show that our method can address the large-scale and out-of-sample problem.
• Abstract（参考訳）: ディープオートエンコーダ(DAE)は、ニューラルネットワークの強力な表現可能性を通じて、データ表現の学習において大きな成功を収めている。 しかし、ほとんどのDAEは、潜在空間からデータを再構築し、豊富な潜在構造情報を無視できる最も支配的な構造のみに焦点を当てている。 本研究では,サンプル関係を明示的にモデル化し,活用する表現学習手法を提案する。 以前の作業とは異なり、私たちのフレームワークはサンプル間の関係をよく保存します。 対関係自体の予測は根本的な問題であるため,モデルではデータから適応的に学習する。 これは、実際のデータ多様体をエンコードする柔軟性を提供する。 クラスタリングタスクにおいて,関係と表現学習の重要な役割が評価される。 ベンチマークデータセットに関する大規模な実験は、我々のアプローチの優位性を示している。 サンプルをサブスペースに埋め込むことにより,本手法が大規模なサンプル外問題に対処可能であることを示す。

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