論文の概要: End-to-end Differentiable Clustering with Associative Memories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03209v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 19:34:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 18:41:26.485042
- Title: End-to-end Differentiable Clustering with Associative Memories
- Title（参考訳）: 連想記憶を伴うエンドツーエンドの微分可能クラスタリング
- Authors: Bishwajit Saha, Dmitry Krotov, Mohammed J. Zaki, Parikshit Ram
- Abstract要約: クラスタリングは、集中的な離散最適化問題を含む、広く使われている教師なし学習手法である。
本稿では,離散クラスタリング問題の非拘束的連続緩和を提案し,ClAMと呼ばれるAMによるエンドツーエンドの微分可能なクラスタリングを実現する。
各種データセットに対する評価では、ClAMは自己スーパービジョンの恩恵を受けており、従来のロイドのk平均アルゴリズムと、より最近の連続的なクラスタリング緩和(シルエット係数の60%まで)の両方で大幅に改善されていることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.618514621460694
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Clustering is a widely used unsupervised learning technique involving an
intensive discrete optimization problem. Associative Memory models or AMs are
differentiable neural networks defining a recursive dynamical system, which
have been integrated with various deep learning architectures. We uncover a
novel connection between the AM dynamics and the inherent discrete assignment
necessary in clustering to propose a novel unconstrained continuous relaxation
of the discrete clustering problem, enabling end-to-end differentiable
clustering with AM, dubbed ClAM. Leveraging the pattern completion ability of
AMs, we further develop a novel self-supervised clustering loss. Our
evaluations on varied datasets demonstrate that ClAM benefits from the
self-supervision, and significantly improves upon both the traditional Lloyd's
k-means algorithm, and more recent continuous clustering relaxations (by upto
60% in terms of the Silhouette Coefficient).
- Abstract（参考訳）: クラスタリングは集中的な離散最適化問題を含む教師なし学習手法として広く使われている。
連想記憶モデル(Associative Memory Model)またはAMは、様々なディープラーニングアーキテクチャと統合された再帰的力学系を定義するニューラルネットワークである。
本稿では,クラスタリングにおけるAMダイナミクスと固有の離散的割り当てとの新たな関係を明らかにするとともに,離散クラスタリング問題に対する非拘束的連続緩和を提案する。
AMのパターン完備化機能を活用することで,新たな自己教師型クラスタリング損失が生まれる。
様々なデータセットに対する評価により,clamは自己スーパービジョンの利点を享受し,従来のロイドのk-meansアルゴリズムと,より最近の連続クラスタリング緩和(シルエット係数の最大60%向上)の両方を著しく改善した。
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