論文の概要: Privacy-preserving Continual Federated Clustering via Adaptive Resonance Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03487v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 05:45:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 14:20:49.278743
• Title: Privacy-preserving Continual Federated Clustering via Adaptive Resonance Theory
• Title（参考訳）: 適応共振理論によるプライバシ保存連続フェデレーションクラスタリング
• Authors: Naoki Masuyama, Yusuke Nojima, Yuichiro Toda, Chu Kiong Loo, Hisao Ishibuchi, Naoyuki Kubota
• Abstract要約: クラスタリング領域では、フェデレーション学習フレームワーク(フェデレーションクラスタリング)を用いた様々なアルゴリズムが活発に研究されている。 本稿では,プライバシ保護型継続フェデレーションクラスタリングアルゴリズムを提案する。 合成および実世界のデータセットによる実験結果から,提案アルゴリズムはクラスタリング性能が優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.190614418770558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the increasing importance of data privacy protection, various privacy-preserving machine learning methods have been proposed. In the clustering domain, various algorithms with a federated learning framework (i.e., federated clustering) have been actively studied and showed high clustering performance while preserving data privacy. However, most of the base clusterers (i.e., clustering algorithms) used in existing federated clustering algorithms need to specify the number of clusters in advance. These algorithms, therefore, are unable to deal with data whose distributions are unknown or continually changing. To tackle this problem, this paper proposes a privacy-preserving continual federated clustering algorithm. In the proposed algorithm, an adaptive resonance theory-based clustering algorithm capable of continual learning is used as a base clusterer. Therefore, the proposed algorithm inherits the ability of continual learning. Experimental results with synthetic and real-world datasets show that the proposed algorithm has superior clustering performance to state-of-the-art federated clustering algorithms while realizing data privacy protection and continual learning ability. The source code is available at \url{https://github.com/Masuyama-lab/FCAC}.
• Abstract（参考訳）: データプライバシ保護の重要性が高まる中、さまざまなプライバシ保護機械学習手法が提案されている。 クラスタリング領域では、フェデレーション学習フレームワーク(フェデレーションクラスタリング)を用いた様々なアルゴリズムが活発に研究され、データのプライバシーを維持しながら高いクラスタリング性能を示した。 しかしながら、既存のフェデレーションクラスタリングアルゴリズムで使用される基盤クラスタ(すなわちクラスタリングアルゴリズム)のほとんどは、事前にクラスタの数を指定する必要がある。 したがって、これらのアルゴリズムは、分布が未知または連続的に変化するデータを扱うことができない。 そこで本研究では,プライバシ保護型連続フェデレーションクラスタリングアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムでは,連続学習が可能な適応共振理論に基づくクラスタリングアルゴリズムをベースクラスタリングとして用いた。 そこで,提案アルゴリズムは連続学習の能力を継承する。 合成および実世界のデータセットを用いた実験の結果,提案アルゴリズムは,データのプライバシ保護と継続的な学習能力を実現しつつ,最先端のフェデレーションクラスタリングアルゴリズムよりも優れたクラスタリング性能を示す。 ソースコードは \url{https://github.com/Masuyama-lab/FCAC} で公開されている。

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