論文の概要: ACTIVE:Augmentation-Free Graph Contrastive Learning for Partial Multi-View Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00186v1
• Date: Tue, 1 Mar 2022 02:32:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-03-02 14:17:43.584821
• Title: ACTIVE:Augmentation-Free Graph Contrastive Learning for Partial Multi-View Clustering
• Title（参考訳）: ACTIVE:部分的マルチビュークラスタリングのための拡張自由グラフコントラスト学習
• Authors: Yiming Wang, Dongxia Chang, Zhiqiang Fu, Jie Wen, Yao Zhao
• Abstract要約: 部分的マルチビュークラスタリングの問題を解決するために,拡張自由グラフコントラスト学習フレームワークを提案する。 提案手法は、インスタンスレベルのコントラスト学習と欠落データ推論をクラスタレベルに高め、個々の欠落データがクラスタリングに与える影響を効果的に軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.491074276133325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose an augmentation-free graph contrastive learning framework, namely ACTIVE, to solve the problem of partial multi-view clustering. Notably, we suppose that the representations of similar samples (i.e., belonging to the same cluster) and their multiply views features should be similar. This is distinct from the general unsupervised contrastive learning that assumes an image and its augmentations share a similar representation. Specifically, relation graphs are constructed using the nearest neighbours to identify existing similar samples, then the constructed inter-instance relation graphs are transferred to the missing views to build graphs on the corresponding missing data. Subsequently, two main components, within-view graph contrastive learning (WGC) and cross-view graph consistency learning (CGC), are devised to maximize the mutual information of different views within a cluster. The proposed approach elevates instance-level contrastive learning and missing data inference to the cluster-level, effectively mitigating the impact of individual missing data on clustering. Experiments on several challenging datasets demonstrate the superiority of our proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,部分的マルチビュークラスタリングの問題を解決するために,拡張自由グラフコントラスト学習フレームワークであるACTIVEを提案する。 特に、類似したサンプル(すなわち同じクラスタに属する)の表現と、それらの多重ビュー機能は似ているべきである。 これは、イメージとその拡張が類似の表現を共有していると仮定する一般的な教師なしのコントラスト学習とは異なっている。 具体的には、類似したサンプルを識別するために最も近い近隣のグラフを用いて関係グラフを構築し、構築されたインスタンス間関係グラフを行方不明のビューに転送し、対応する欠落データ上にグラフを構築する。 その後、クラスタ内の異なるビューの相互情報を最大化するために、2つの主要なコンポーネントであるin-view graph contrastive learning(WGC)とcross-view graph consistency learning(CGC)が考案された。 提案手法は、インスタンスレベルのコントラスト学習と欠落データ推論をクラスタレベルに引き上げ、個々の欠落データがクラスタリングに与える影響を効果的に軽減する。 いくつかの挑戦的なデータセットの実験は、提案手法の優位性を実証している。

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