論文の概要: Online Deterministic Annealing for Classification and Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05836v1
• Date: Thu, 11 Feb 2021 04:04:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-12 20:09:40.078106
• Title: Online Deterministic Annealing for Classification and Clustering
• Title（参考訳）: 分類とクラスタリングのためのオンライン決定論的アニーリング
• Authors: Christos Mavridis, John Baras
• Abstract要約: 本稿では,クラスタリングと分類のためのオンラインプロトタイプベースの学習アルゴリズムを提案する。 本稿では,提案アルゴリズムが競合学習ニューラルネットワークを構成することを示し,その学習規則をオンライン近似アルゴリズムとして定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce an online prototype-based learning algorithm for clustering and classification, based on the principles of deterministic annealing. We show that the proposed algorithm constitutes a competitive-learning neural network, the learning rule of which is formulated as an online stochastic approximation algorithm. The annealing nature of the algorithm prevents poor local minima, offers robustness with respect to the initial conditions, and provides a means to progressively increase the complexity of the learning model as needed, through an intuitive bifurcation phenomenon. As a result, the proposed approach is interpretable, requires minimal hyper-parameter tuning, and offers online control over the complexity-accuracy trade-off. Finally, Bregman divergences are used as a family of dissimilarity measures that are shown to play an important role in both the performance of the algorithm, and its computational complexity. We illustrate the properties and evaluate the performance of the proposed learning algorithm in artificial and real datasets.
• Abstract（参考訳）: 決定論的アニーリングの原理に基づいたクラスタリングと分類のためのオンラインプロトタイプベースの学習アルゴリズムを紹介します。 本稿では,提案アルゴリズムが競合学習ニューラルネットワークを構成することを示し,学習規則をオンライン確率近似アルゴリズムとして定式化する。 アルゴリズムのアニーリング性は局所的な極小さを防ぎ、初期条件に対する堅牢性を提供し、直感的な分岐現象を通じて学習モデルの複雑さを段階的に増加させる手段を提供する。 その結果、提案手法は解釈可能であり、最小限のハイパーパラメータチューニングを必要とし、複雑性と精度のトレードオフに対するオンライン制御を提供する。 最後に、Bregmanの発散は、アルゴリズムの性能と計算複雑性の両方において重要な役割を果たすことを示す相似性尺度の族として用いられる。 本稿では,人工および実データ集合における学習アルゴリズムの特性と性能評価について述べる。

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