論文の概要: Attentive Multi-View Deep Subspace Clustering Net

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12506v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 12:57:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 20:31:57.991318
• Title: Attentive Multi-View Deep Subspace Clustering Net
• Title（参考訳）: 集中型多視点深部部分空間クラスタリングネット
• Authors: Run-kun Lu, Jian-wei Liu, Xin Zuo
• Abstract要約: 我々は,AMVDSN(Attentive Multi-View Deep Subspace Nets)を提案する。 提案手法は,コンセンサス情報とビュー固有情報の両方を明示的に考慮した有意な潜在表現を求める。 7つの実世界のデータセットに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3386084277869505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel Attentive Multi-View Deep Subspace Nets (AMVDSN), which deeply explores underlying consistent and view-specific information from multiple views and fuse them by considering each view's dynamic contribution obtained by attention mechanism. Unlike most multi-view subspace learning methods that they directly reconstruct data points on raw data or only consider consistency or complementarity when learning representation in deep or shallow space, our proposed method seeks to find a joint latent representation that explicitly considers both consensus and view-specific information among multiple views, and then performs subspace clustering on learned joint latent representation.Besides, different views contribute differently to representation learning, we therefore introduce attention mechanism to derive dynamic weight for each view, which performs much better than previous fusion methods in the field of multi-view subspace clustering. The proposed algorithm is intuitive and can be easily optimized just by using Stochastic Gradient Descent (SGD) because of the neural network framework, which also provides strong non-linear characterization capability compared with traditional subspace clustering approaches. The experimental results on seven real-world data sets have demonstrated the effectiveness of our proposed algorithm against some state-of-the-art subspace learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,注意機構によって得られた各視点の動的貢献を考慮し,複数視点の一貫性とビュー特有の情報を深く探究し,それらを融合する,新しい注意型多視点深層部分空間ネット(amvdsn)を提案する。 Unlike most multi-view subspace learning methods that they directly reconstruct data points on raw data or only consider consistency or complementarity when learning representation in deep or shallow space, our proposed method seeks to find a joint latent representation that explicitly considers both consensus and view-specific information among multiple views, and then performs subspace clustering on learned joint latent representation.Besides, different views contribute differently to representation learning, we therefore introduce attention mechanism to derive dynamic weight for each view, which performs much better than previous fusion methods in the field of multi-view subspace clustering. 提案手法は直感的であり,従来の部分空間クラスタリング手法に比べて強い非線形キャラクタリゼーション能力を提供するニューラルネットワークフレームワークにより,確率勾配降下 (sgd) を用いるだけで容易に最適化できる。 7つの実世界のデータセットに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。

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