論文の概要: Differentiable Clustering with Perturbed Spanning Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16358v2
• Date: Tue, 30 May 2023 17:29:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 22:21:23.437815
• Title: Differentiable Clustering with Perturbed Spanning Forests
• Title（参考訳）: スパンジング林による分化性クラスタリング
• Authors: Lawrence Stewart (DI-ENS), Francis S Bach (DI-ENS), Felipe Llinares L\'opez, Quentin Berthet
• Abstract要約: そこで本研究では,いくつかの連結成分を持つスパンジング林の変種であるミニマルウェイト・スパンニング・フォレストを基盤とした異種クラスタリング手法を提案する。 線形プログラムの解の摂動に頼り、スムースで効率的な勾配計算を行う。 ノイズの多いデータセットや挑戦的ジオメトリなど,難易度の高い設定でも,本手法は良好に動作可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.541571634887805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a differentiable clustering method based on minimum-weight spanning forests, a variant of spanning trees with several connected components. Our method relies on stochastic perturbations of solutions of linear programs, for smoothing and efficient gradient computations. This allows us to include clustering in end-to-end trainable pipelines. We show that our method performs well even in difficult settings, such as datasets with high noise and challenging geometries. We also formulate an ad hoc loss to efficiently learn from partial clustering data using this operation. We demonstrate its performance on several real world datasets for supervised and semi-supervised tasks.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,複数の連結成分を有する樹木の種別である最小重み付きスパンニングフォレストに基づく分化可能なクラスタリング手法を提案する。 本手法は,線形プログラムの解の確率的摂動に依存し,滑らかかつ効率的な勾配計算を行う。 これにより、エンドツーエンドのトレーニング可能なパイプラインにクラスタリングを含めることができます。 提案手法は,ノイズの多いデータセットや難解なジオメトリなど,難しい設定でもうまく機能することを示す。 また、この演算を用いて部分クラスタリングデータから効率よく学習するアドホック損失を定式化する。 教師付きおよび半教師付きタスクのための実世界の複数のデータセット上でその性能を示す。

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