Fugu-MT 論文翻訳(概要): Posterior Regularisation on Bayesian Hierarchical Mixture Clustering

論文の概要: Posterior Regularisation on Bayesian Hierarchical Mixture Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06903v1
Date: Fri, 14 May 2021 15:41:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-17 15:47:07.217612
Title: Posterior Regularisation on Bayesian Hierarchical Mixture Clustering
Title（参考訳）: ベイジアン階層的混合クラスタリングの後方規則化
Authors: Weipeng Huang, Tin Lok James Ng, Nishma Laitonjam, Neil J. Hurley
Abstract要約: ベイジアン階層混合クラスタリング(BHMC)モデルを用いた最近の推論フレームワークについて検討した。このフレームワークは、元のモデルの弱さを克服するためにベイズモデルに余分な制約を課す簡単な方法を促進する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.780126715305372
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We study a recent inferential framework, named posterior regularisation, on the Bayesian hierarchical mixture clustering (BHMC) model. This framework facilitates a simple way to impose extra constraints on a Bayesian model to overcome some weakness of the original model. It narrows the search space of the parameters of the Bayesian model through a formalism that imposes certain constraints on the features of the found solutions. In this paper, in order to enhance the separation of clusters, we apply posterior regularisation to impose max-margin constraints on the nodes at every level of the hierarchy. This paper shows how the framework integrates with BHMC and achieves the expected improvements over the original Bayesian model.
Abstract（参考訳）: ベイジアン階層混合クラスタリング(BHMC)モデルを用いた最近の推論フレームワークについて検討した。このフレームワークは、元のモデルの弱点を克服するためにベイズモデルに余分な制約を加える簡単な方法を促進する。ベイズモデルのパラメータの探索空間を、発見された解の特徴に一定の制約を課す形式主義によって狭める。本稿では,クラスタの分離を強化するために,階層のすべてのレベルにおいてノードに最大値制約を課すために,後続正規化を適用した。本稿では,このフレームワークがBHMCとどのように統合されているかを示す。

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