Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attention-Based Clustering: Learning a Kernel from Context

論文の概要: Attention-Based Clustering: Learning a Kernel from Context

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01040v1
Date: Fri, 2 Oct 2020 15:06:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-12 00:21:39.489583
Title: Attention-Based Clustering: Learning a Kernel from Context
Title（参考訳）: 注意に基づくクラスタリング: コンテキストからカーネルを学ぶ
Authors: Samuel Coward, Erik Visse-Martindale, Chithrupa Ramesh
Abstract要約: 本稿では,アテンション・ベース・クラスタリング(ABC)を提案する。 ABCは、入力セット内のコンテキストに適応する潜在表現を学ぶように設計されている。我々は,Omniglot文字のクラスタリングにおける競合的な結果を示し,クラスタリングにおける注目に基づくアプローチの有効性に関する分析的証拠を含む。
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: In machine learning, no data point stands alone. We believe that context is an underappreciated concept in many machine learning methods. We propose Attention-Based Clustering (ABC), a neural architecture based on the attention mechanism, which is designed to learn latent representations that adapt to context within an input set, and which is inherently agnostic to input sizes and number of clusters. By learning a similarity kernel, our method directly combines with any out-of-the-box kernel-based clustering approach. We present competitive results for clustering Omniglot characters and include analytical evidence of the effectiveness of an attention-based approach for clustering.
Abstract（参考訳）: 機械学習では、データポイントは単独では存在しない。我々は、コンテキストが多くの機械学習手法において未承認の概念であると信じている。本研究では,アテンション機構に基づくニューラルネットワークであるアテンションベースクラスタリング(abc)を提案する。アテンション機構は,入力セット内のコンテキストに適応し,本質的に入力サイズやクラスタ数に依存しない潜在表現を学習するように設計されている。類似性カーネルを学習することで、任意のカーネルベースのクラスタリングアプローチと直接結合する。我々は,全文文字のクラスタリングにおける競争結果を示し,注意に基づくクラスタリング手法の有効性に関する分析的証拠を含む。

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