論文の概要: Compositional Affinity Propagation: When Clusters Have Compositional Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04160v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 10:42:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 14:08:40.021432
• Title: Compositional Affinity Propagation: When Clusters Have Compositional Structure
• Title（参考訳）: 組成親和性伝播:クラスターが組成構造を持つとき
• Authors: Jacob Whitehill and Zeqian Li
• Abstract要約: クラスタが互いに独立していなくてもよい,新たなタイプのクラスタリング問題を考える。 既存のクラスタリングアルゴリズムと比較して,MultiMNIST,OmniGlot,LibriSpeechの各データセットで有望な結果を示す。 本研究は,複数話者からの同時音声によるマルチオブジェクト画像認識と話者ダイアリゼーションへの応用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.701964277154076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a new kind of clustering problem in which clusters need not be independent of each other, but rather can have compositional relationships with other clusters (e.g., an image set consists of rectangles, circles, as well as combinations of rectangles and circles). This task is motivated by recent work in few-shot learning on compositional embedding models that structure the embedding space to distinguish the label sets, not just the individual labels, assigned to the examples. To tackle this clustering problem, we propose a new algorithm called Compositional Affinity Propagation (CAP). In contrast to standard Affinity Propagation as well as other algorithms for multi-view and hierarchical clustering, CAP can deduce compositionality among clusters automatically. We show promising results, compared to several existing clustering algorithms, on the MultiMNIST, OmniGlot, and LibriSpeech datasets. Our work has applications to multi-object image recognition and speaker diarization with simultaneous speech from multiple speakers.
• Abstract（参考訳）: クラスタ同士が独立していなくてもよい,むしろ他のクラスタとの合成関係を持つ(例えば,矩形,円,長方形,円の組み合わせからなるイメージ集合)ような,新たな種類のクラスタリング問題を考える。 この課題は、例えば個々のラベルだけでなく、ラベル集合を識別するために埋め込み空間を構成する合成埋め込みモデルに関する最近の研究によって動機づけられている。 このクラスタリング問題に対処するために,コンポジション親和性伝播(CAP)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 標準的な親和性伝播や、マルチビューや階層クラスタリングのアルゴリズムとは対照的に、CAPはクラスタ間の構成性を自動的に推論することができる。 既存のクラスタリングアルゴリズムと比較して,MultiMNIST,OmniGlot,LibriSpeechの各データセットで有望な結果を示す。 本研究は,複数話者からの同時音声によるマルチオブジェクト画像認識と話者ダイアリゼーションに適用する。

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