論文の概要: A new nature inspired modularity function adapted for unsupervised
learning involving spatially embedded networks: A comparative analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09330v1
- Date: Sat, 18 Jul 2020 04:32:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 05:25:12.162300
- Title: A new nature inspired modularity function adapted for unsupervised
learning involving spatially embedded networks: A comparative analysis
- Title（参考訳）: 空間埋め込み型ネットワークを含む教師なし学習に適応したモジュラリティ関数の新たな性質 : 比較解析
- Authors: Raj Kishore, Zohar Nussinov, Kisor Kumar Sahu
- Abstract要約: 教師なしの機械学習手法は、多くの伝統的なエンジニアリング分野において非常に役立つ。
新たに開発したモジュラリティ関数の性能を,よく知られたモジュラリティ関数と比較した。
本稿では,本手法が競合する手法よりもはるかに優れた結果をもたらすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unsupervised machine learning methods can be of great help in many
traditional engineering disciplines, where huge amount of labeled data is not
readily available or is extremely difficult or costly to generate. Two specific
examples include the structure of granular materials and atomic structure of
metallic glasses. While the former is critically important for several hundreds
of billion dollars global industries, the latter is still a big puzzle in
fundamental science. One thing is common in both the examples is that the
particles are the elements of the ensembles that are embedded in Euclidean
space and one can create a spatially embedded network to represent their key
features. Some recent studies show that clustering, which generically refers to
unsupervised learning, holds great promise in partitioning these networks. In
many complex networks, the spatial information of nodes play very important
role in determining the network properties. So understanding the structure of
such networks is very crucial. We have compared the performance of our newly
developed modularity function with some of the well-known modularity functions.
We performed this comparison by finding the best partition in 2D and 3D
granular assemblies. We show that for the class of networks considered in this
article, our method produce much better results than the competing methods.
- Abstract（参考訳）: 大量のラベル付きデータが手軽に利用できない、あるいは生成が非常に困難でコストがかかる、多くの伝統的なエンジニアリング分野において、教師なしの機械学習手法は大きな助けになる。
2つの具体例は、粒状物質の構造と金属ガラスの原子構造である。
前者は数十億ドルのグローバル産業にとって非常に重要であるが、後者は基礎科学において依然として大きなパズルである。
どちらの例でもよく見られるのは、粒子はユークリッド空間に埋め込まれたアンサンブルの要素であり、その重要な特徴を表現するために空間的に埋め込まれたネットワークを作ることができるということである。
近年の研究では、教師なし学習を指すクラスタリングが、これらのネットワークの分割において大きな可能性を秘めていることが示されている。
多くの複雑なネットワークにおいて、ノードの空間情報はネットワーク特性を決定する上で非常に重要な役割を果たす。
このようなネットワークの構造を理解することが非常に重要です。
新たに開発したモジュラリティ関数の性能を,よく知られたモジュラリティ関数と比較した。
2次元および3次元の粒状アセンブリで最適なパーティションを見つけることで、この比較を行った。
本稿では,本論文で検討したネットワークのクラスに対して,本手法が競合する手法よりも優れた結果をもたらすことを示す。
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