Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised collaborative learning using privileged information

論文の概要: Unsupervised collaborative learning using privileged information

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13145v1
Date: Wed, 24 Mar 2021 12:43:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-25 16:21:24.243309
Title: Unsupervised collaborative learning using privileged information
Title（参考訳）: 特権情報を用いた教師なし協調学習
Authors: Yohan Foucade and Youn\`es Bennani
Abstract要約: 本稿では,Privileged Informationパラダイムを用いた学習に基づく協調クラスタリングについて述べる。アルゴリズムと最先端の実装との比較により,提案手法を用いたコラボレーションプロセスの改善が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the collaborative clustering framework, the hope is that by combining several clustering solutions, each one with its own bias and imperfections, one will get a better overall solution. The goal is that each local computation, quite possibly applied to distinct data sets, benefits from the work done by the other collaborators. This article is dedicated to collaborative clustering based on the Learning Using Privileged Information paradigm. Local algorithms weight incoming information at the level of each observation, depending on the confidence level of the classification of that observation. A comparison between our algorithm and state of the art implementations shows improvement of the collaboration process using the proposed approach.
Abstract（参考訳）: 協調的なクラスタリングフレームワークでは、複数のクラスタリングソリューションを組み合わせることで、それぞれに独自のバイアスと欠陥があり、全体的なソリューションがより良くなることを期待しています。目標は、各ローカル計算が、おそらく異なるデータセットに適用され、他の協力者による作業の恩恵を受けることである。本稿では,Privileged Informationパラダイムを用いた学習に基づく協調クラスタリングについて述べる。局所アルゴリズムは、観測の分類の信頼性レベルに応じて、各観測のレベルで入ってくる情報を重み付けする。本手法と技術実装の現状を比較すると,提案手法によるコラボレーションプロセスの改善が示されている。

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