論文の概要: Asymmetric double-winged multi-view clustering network for exploring Diverse and Consistent Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00474v1
• Date: Fri, 1 Sep 2023 14:13:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 13:22:01.049237
• Title: Asymmetric double-winged multi-view clustering network for exploring Diverse and Consistent Information
• Title（参考訳）: 多様な一貫性のある情報を探索するための非対称二重翼型マルチビュークラスタリングネットワーク
• Authors: Qun Zheng, Xihong Yang, Siwei Wang, Xinru An, Qi Liu
• Abstract要約: 教師なしのシナリオでは、ディープコントラッシブ・マルチビュー・クラスタリング(DCMVC)がホットな研究スポットになりつつある。 我々はCodingNetと呼ばれる新しいマルチビュークラスタリングネットワークを提案し、多様な一貫した情報を同時に探索する。 フレームワークの有効性は、広く使用されている6つのベンチマークデータセットに関する広範な実験を通じて検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.300395619444796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In unsupervised scenarios, deep contrastive multi-view clustering (DCMVC) is becoming a hot research spot, which aims to mine the potential relationships between different views. Most existing DCMVC algorithms focus on exploring the consistency information for the deep semantic features, while ignoring the diverse information on shallow features. To fill this gap, we propose a novel multi-view clustering network termed CodingNet to explore the diverse and consistent information simultaneously in this paper. Specifically, instead of utilizing the conventional auto-encoder, we design an asymmetric structure network to extract shallow and deep features separately. Then, by aligning the similarity matrix on the shallow feature to the zero matrix, we ensure the diversity for the shallow features, thus offering a better description of multi-view data. Moreover, we propose a dual contrastive mechanism that maintains consistency for deep features at both view-feature and pseudo-label levels. Our framework's efficacy is validated through extensive experiments on six widely used benchmark datasets, outperforming most state-of-the-art multi-view clustering algorithms.
• Abstract（参考訳）: 教師なしのシナリオでは、dcmvc(deep contrastive multi-view clustering)がホットな研究スポットとなり、異なるビュー間の潜在的な関係を掘り起こそうとしている。 既存のほとんどのDCMVCアルゴリズムは、浅い機能に関する多様な情報を無視しながら、深いセマンティックな特徴に対する一貫性情報の探索に重点を置いている。 このギャップを埋めるために、我々はCodingNetと呼ばれる新しいマルチビュークラスタリングネットワークを提案し、同時に多様な一貫性のある情報を探索する。 具体的には,従来のオートエンコーダに代えて,浅い特徴と深い特徴を分離して抽出する非対称構造ネットワークを設計する。 次に、浅い特徴の類似性行列をゼロ行列に合わせることにより、浅い特徴の多様性を保証し、マルチビューデータのより優れた記述を提供する。 さらに,ビュー機能レベルと擬似ラベルレベルの両方において,深い特徴の一貫性を維持する2つのコントラスト機構を提案する。 我々のフレームワークの有効性は、広く使用されている6つのベンチマークデータセットの広範な実験を通じて検証され、最先端のマルチビュークラスタリングアルゴリズムよりも優れている。

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