論文の概要: Improving ClusterGAN Using Self-AugmentedInformation Maximization of Disentangling LatentSpaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12706v1
• Date: Tue, 27 Jul 2021 10:04:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-28 22:13:10.947332
• Title: Improving ClusterGAN Using Self-AugmentedInformation Maximization of Disentangling LatentSpaces
• Title（参考訳）: 自己拡張情報最大化によるクラスタGANの改善
• Authors: Tanmoy Dam, Sreenatha G. Anavatti, Hussein A. Abbass (Fellow, IEEESchool of Engineering and Information Technology, University of New South Wales Canberra, Australia)
• Abstract要約: 提案したSIMI-ClusterGANは、自己拡張前のネットワーク、ジェネレータ、識別器、クラスタリング推論オートエンコーダの4つのディープニューラルネットワークで構成されている。 提案手法は,7つのベンチマークデータセットを用いて検証し,その性能向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.525676373095224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Latent Space Clustering in Generative adversarial networks (ClusterGAN) method has been successful with high-dimensional data. However, the method assumes uniformlydistributed priors during the generation of modes, which isa restrictive assumption in real-world data and cause loss ofdiversity in the generated modes. In this paper, we proposeself-augmentation information maximization improved Clus-terGAN (SIMI-ClusterGAN) to learn the distinctive priorsfrom the data. The proposed SIMI-ClusterGAN consists offour deep neural networks: self-augmentation prior network,generator, discriminator and clustering inference autoencoder.The proposed method has been validated using seven bench-mark data sets and has shown improved performance overstate-of-the art methods. To demonstrate the superiority ofSIMI-ClusterGAN performance on imbalanced dataset, wehave discussed two imbalanced conditions on MNIST datasetswith one-class imbalance and three classes imbalanced cases.The results highlight the advantages of SIMI-ClusterGAN.
• Abstract（参考訳）: 生成型adversarial networks (clustergan) 法における潜在空間クラスタリングは高次元データで成功している。 しかし、本手法は、実世界データにおける制限的な仮定であり、生成したモードにおける多様性の喪失を引き起こすモード生成中に一様分散前処理を仮定する。 本稿では,Clus-terGAN(SIMI-ClusterGAN)を改良した自己拡張情報最大化手法を提案する。 提案するsimi-clusterganは4つのディープニューラルネットワークで構成される: 自己推定優先ネットワーク,生成器,判別器,クラスタリング推論オートエンコーダ 提案手法は7つのベンチマークデータセットを用いて検証され,性能のオーバーステート・オブ・ザ・アート法が改善されている。 不均衡データセットにおけるSIMI-ClusterGAN性能の優位性を示すために,MNISTデータセット上での2つの不均衡条件と3つのクラス不均衡ケースについて検討した。

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