論文の概要: A Framework for Deep Constrained Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02792v1
- Date: Thu, 7 Jan 2021 22:49:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-10 13:32:33.276054
- Title: A Framework for Deep Constrained Clustering
- Title（参考訳）: 深い制約付きクラスタリングのためのフレームワーク
- Authors: Hongjing Zhang, Tianyang Zhan, Sugato Basu, Ian Davidson
- Abstract要約: 制約付きクラスタリングは、k平均、混合モデル、スペクトルクラスタリングなどの一般的なアルゴリズムには存在するが、いくつかの制限がある。
ここでは、制約クラスタリングのためのディープラーニングフレームワークを探索し、特に制約クラスタリングの分野を拡張する方法について検討します。
我々のフレームワークは、ラベル付き側情報から生成された標準的制約や部分的制約(先に報告した十分な文書化された負の影響を伴わない)を扱えないことを示す。
これら4種類の制約に一般的に適用できる効率的なトレーニングパラダイムを提案します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.07636653413663
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The area of constrained clustering has been extensively explored by
researchers and used by practitioners. Constrained clustering formulations
exist for popular algorithms such as k-means, mixture models, and spectral
clustering but have several limitations. A fundamental strength of deep
learning is its flexibility, and here we explore a deep learning framework for
constrained clustering and in particular explore how it can extend the field of
constrained clustering. We show that our framework can not only handle standard
together/apart constraints (without the well documented negative effects
reported earlier) generated from labeled side information but more complex
constraints generated from new types of side information such as continuous
values and high-level domain knowledge. Furthermore, we propose an efficient
training paradigm that is generally applicable to these four types of
constraints. We validate the effectiveness of our approach by empirical results
on both image and text datasets. We also study the robustness of our framework
when learning with noisy constraints and show how different components of our
framework contribute to the final performance. Our source code is available at
$\href{https://github.com/blueocean92/deep_constrained_clustering}{\text{URL}}$.
- Abstract（参考訳）: 制約クラスタリングの領域は研究者によって広く調査され、実践者によって使用されている。
制約付きクラスタリングは、k平均、混合モデル、スペクトルクラスタリングなどの一般的なアルゴリズムには存在するが、いくつかの制限がある。
ディープラーニングの基本的な強みはその柔軟性であり、ここでは制約付きクラスタリングのためのディープラーニングフレームワークを探求し、特に制約付きクラスタリングの分野を拡張する方法について検討する。
当社のフレームワークは、ラベル付きサイド情報から生成される標準の結合/部分制約(先に報告した十分に文書化されたネガティブな影響を除く)だけでなく、継続的値やハイレベルなドメイン知識といった新しいタイプのサイド情報から生成されるより複雑な制約を扱えます。
さらに,これら4種類の制約に適用可能な,効率的なトレーニングパラダイムを提案する。
画像とテキストの両方のデータセットに対する実験結果によるアプローチの有効性を検証する。
また、ノイズの多い制約で学習する際のフレームワークの堅牢性を調べ、フレームワークの異なるコンポーネントが最終的なパフォーマンスにどのように貢献するかを示します。
ソースコードは$\href{https://github.com/blueocean92/deep_constrained_clustering}{\text{url}}$で利用可能です。
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