論文の概要: How to boost autoencoders?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15307v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 17:21:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-29 16:20:00.905058
• Title: How to boost autoencoders?
• Title（参考訳）: オートエンコーダの強化は?
• Authors: Sai Krishna, Thulasi Tholeti, Sheetal Kalyani
• Abstract要約: 本稿では,オートエンコーダの高速化に関わる課題について論じ,それを克服するためのフレームワークを提案する。 高速化されたアンサンブルの有用性は、オートエンコーダを広く採用している2つのアプリケーション(異常検出とクラスタリング)で実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.166222736288432
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autoencoders are a category of neural networks with applications in numerous domains and hence, improvement of their performance is gaining substantial interest from the machine learning community. Ensemble methods, such as boosting, are often adopted to enhance the performance of regular neural networks. In this work, we discuss the challenges associated with boosting autoencoders and propose a framework to overcome them. The proposed method ensures that the advantages of boosting are realized when either output (encoded or reconstructed) is used. The usefulness of the boosted ensemble is demonstrated in two applications that widely employ autoencoders: anomaly detection and clustering.
• Abstract（参考訳）: オートエンコーダは、多くのドメインのアプリケーションを持つニューラルネットワークのカテゴリであり、そのパフォーマンスの改善は機械学習コミュニティから大きな関心を集めている。 ブーピングのようなアンサンブル法は、通常のニューラルネットワークの性能を高めるためにしばしば用いられる。 本稿では,オートエンコーダの高速化に伴う課題について議論し,その克服のためのフレームワークを提案する。 提案手法は, 出力(エンコードまたは再構成)が使用される場合に, ブースティングの利点を実現する。 ブーストアンサンブルの有用性は,オートエンコーダを広く採用する2つのアプリケーション (異常検出とクラスタリング) で実証された。

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