論文の概要: Unsupervised clustering of series using dynamic programming and neural processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10983v1
• Date: Tue, 26 Jan 2021 18:17:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-13 19:47:53.306926
• Title: Unsupervised clustering of series using dynamic programming and neural processes
• Title（参考訳）: 動的プログラミングとニューラルプロセスを用いたシリーズの非監視クラスタリング
• Authors: Karthigan Sinnathamby, Chang-Yu Hou, Lalitha Venkataramanan, Vasileios-Marios Gkortsas, Fran\c{c}ois Fleuret
• Abstract要約: 各クラスタに存在するブロックが、事前に定義されたモデル構造に対して一貫性があるように、シリーズをセグメント化してクラスタ化したい。 実行可能なモデルの統合を可能にし、クラスタリングタスクを支援するためにデータ駆動アプローチを1つの近似モデルに適応する一般的なフレームワークを確立することが有用である。 本研究では、arXiv:2101.09512で示されるアルゴリズムで求められる仮定を導出しながら、近似モデルを構築するためのニューラルネットワークプロセスの使用を検討する。
• 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: Following the work of arXiv:2101.09512, we are interested in clustering a given multi-variate series in an unsupervised manner. We would like to segment and cluster the series such that the resulting blocks present in each cluster are coherent with respect to a predefined model structure (e.g. a physics model with a functional form defined by a number of parameters). However, such approach might have its limitation, partly because there may exist multiple models that describe the same data, and partly because the exact model behind the data may not immediately known. Hence, it is useful to establish a general framework that enables the integration of plausible models and also accommodates data-driven approach into one approximated model to assist the clustering task. Hence, in this work, we investigate the use of neural processes to build the approximated model while yielding the same assumptions required by the algorithm presented in arXiv:2101.09512.
• Abstract（参考訳）: arXiv:2101.09512の後、与えられた多変量系列を教師なしでクラスタリングすることに興味がある。 各クラスタに存在するブロックが事前に定義されたモデル構造(例えば、)に対して一貫性を持つように、シリーズをセグメンテーションしてクラスタ化したいと思います。 数個のパラメータによって定義される関数型を持つ物理モデル。 しかし、そのようなアプローチには、同じデータを記述する複数のモデルが存在すること、データの背後にある正確なモデルがすぐには知られていないことなど、制限があるかもしれない。 したがって、実行可能なモデルの統合を可能にし、クラスタリングタスクを支援するためにデータ駆動アプローチを1つの近似モデルに適応する一般的なフレームワークを確立することが有用である。 そこで,本研究では, arXiv:2101.09512で示されるアルゴリズムと同じ仮定を導出しながら, 近似モデル構築におけるニューラルプロセスの利用について検討する。

関連論文リスト

• Embedding-based statistical inference on generative models [10.948308354932639]
  生成モデルの埋め込みに基づく表現に関する結果を、古典的な統計的推論設定に拡張する。 類似」の概念の基盤として視点空間を用いることは、複数のモデルレベルの推論タスクに有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T22:28:39Z)
• Fusion of Gaussian Processes Predictions with Monte Carlo Sampling [61.31380086717422]
  科学と工学において、私たちはしばしば興味のある変数の正確な予測のために設計されたモデルで作業します。 これらのモデルが現実の近似であることを認識し、複数のモデルを同じデータに適用し、結果を統合することが望ましい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T04:21:21Z)
• A parallelizable model-based approach for marginal and multivariate clustering [0.0]
  本稿では,モデルに基づくクラスタリングの頑健さを生かしたクラスタリング手法を提案する。 我々は、各マージンごとに異なる数のクラスタを持つことができる有限混合モデルを指定することで、この問題に対処する。 提案手法は、完全な(結合した)モデルベースのクラスタリング手法よりも、中程度から高次元の処理に適するだけでなく、計算的にも魅力的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-07T23:54:41Z)
• Unified Multi-View Orthonormal Non-Negative Graph Based Clustering Framework [74.25493157757943]
  我々は,非負の特徴特性を活用し,多視点情報を統合された共同学習フレームワークに組み込む,新しいクラスタリングモデルを定式化する。 また、深層機能に基づいたクラスタリングデータに対するマルチモデル非負グラフベースのアプローチを初めて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T08:18:27Z)
• Time Series Clustering with an EM algorithm for Mixtures of Linear Gaussian State Space Models [0.0]
  線形ガウス状態空間モデルを混合したモデルに基づく時系列クラスタリング手法を提案する。 提案手法では,混合モデルの予測最大化アルゴリズムを用いてモデルパラメータを推定する。 シミュレーションデータセットの実験は、クラスタリング、パラメータ推定、モデル選択における手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T07:41:23Z)
• Low-Rank Constraints for Fast Inference in Structured Models [110.38427965904266]
  この研究は、大規模構造化モデルの計算とメモリの複雑さを低減するための単純なアプローチを示す。 言語モデリング,ポリフォニック・ミュージック・モデリング,教師なし文法帰納法,ビデオ・モデリングのためのニューラルパラメータ構造モデルを用いた実験により,我々の手法は大規模状態空間における標準モデルの精度と一致することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-08T00:47:50Z)
• An Ample Approach to Data and Modeling [1.0152838128195467]
  さまざまな分野の概念とメソッドを統合するモデルの構築方法をモデル化するためのフレームワークについて説明する。 参照M*メタモデルフレームワークは、厳密な同値関係の観点からデータセットと各モデルの関連付けに批判的に依存する。 開発されたフレームワークがデータクラスタリング、複雑性、共同研究、ディープラーニング、クリエイティビティに関する洞察を提供する方法について、いくつかの考察がなされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T01:26:09Z)
• Model-agnostic multi-objective approach for the evolutionary discovery of mathematical models [55.41644538483948]
  現代のデータ科学では、どの部分がより良い結果を得るために置き換えられるかというモデルの性質を理解することがより興味深い。 合成データ駆動型モデル学習において,多目的進化最適化を用いてアルゴリズムの所望特性を求める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T11:17:09Z)
• Unsupervised clustering of series using dynamic programming [0.0]
  各クラスタに存在するブロックが既知のモデルに対して整合的であるように、シリーズをセグメント化してクラスタ化したい。 データポイントがコヒーレントであるとは、同じパラメータを持つこのモデルを使って記述できる場合である。 我々は,クラスタ数,遷移数,ブロックの最小サイズに制約のある動的プログラミングに基づくアルゴリズムを設計した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-23T14:35:35Z)
• Kernel learning approaches for summarising and combining posterior similarity matrices [68.8204255655161]
  我々は,ベイズクラスタリングモデルに対するMCMCアルゴリズムの出力を要約するための新しいアプローチを提案するために,後部類似性行列(PSM)の概念を構築した。 我々の研究の重要な貢献は、PSMが正の半定値であり、したがって確率的に動機付けられたカーネル行列を定義するのに使用できることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-27T14:16:14Z)
• Bayesian Sparse Factor Analysis with Kernelized Observations [67.60224656603823]
  多視点問題は潜在変数モデルに直面することができる。 高次元問題と非線形問題は伝統的にカーネルメソッドによって扱われる。 両アプローチを単一モデルにマージすることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-01T14:25:38Z)
• Blocked Clusterwise Regression [0.0]
  我々は、各ユニットが複数の潜伏変数を持つことを可能にすることで、離散的非観測的不均一性に対する以前のアプローチを一般化する。 我々は,クラスタの過剰な数のクラスタリングの理論に寄与し,この設定に対する新たな収束率を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-29T23:29:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。