論文の概要: Self Supervised Correlation-based Permutations for Multi-View Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16383v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 08:08:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 14:02:26.976619
• Title: Self Supervised Correlation-based Permutations for Multi-View Clustering
• Title（参考訳）: 自己教師付き相関に基づくマルチビュークラスタリング
• Authors: Ran Eisenberg, Jonathan Svirsky, Ofir Lindenbaum
• Abstract要約: 汎用データのためのエンドツーエンドのディープラーニングベースのMVCフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、新しい置換に基づく正準相関目標を用いて有意義な融合データ表現を学習することである。 10つのMVCベンチマークデータセットを用いて、モデルの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.972599673048582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fusing information from different modalities can enhance data analysis tasks, including clustering. However, existing multi-view clustering (MVC) solutions are limited to specific domains or rely on a suboptimal and computationally demanding two-stage procedure of representation and clustering. We propose an end-to-end deep learning-based MVC framework for general data (image, tabular, etc.). Our approach involves learning meaningful fused data representations with a novel permutation-based canonical correlation objective. Concurrently, we learn cluster assignments by identifying consistent pseudo-labels across multiple views. We demonstrate the effectiveness of our model using ten MVC benchmark datasets. Theoretically, we show that our model approximates the supervised linear discrimination analysis (LDA) representation. Additionally, we provide an error bound induced by false-pseudo label annotations.
• Abstract（参考訳）: 異なるモダリティから情報を融合することで、クラスタリングを含むデータ分析タスクが強化される。 しかし、既存のマルチビュークラスタリング(MVC)ソリューションは特定のドメインに限られているか、あるいは、表現とクラスタリングの2段階の手順を最適化し計算的に要求する。 汎用データ(画像、表など)のためのエンドツーエンドのディープラーニングベースのMVCフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、新しい順列に基づく正準相関目的を用いて有意義な融合データ表現を学習する。 同時に、複数のビューで一貫した擬似ラベルを識別することでクラスタ割り当てを学習する。 10つのMVCベンチマークデータセットを用いて、モデルの有効性を実証する。 理論的には,本モデルが教師付き線形識別解析 (lda) 表現に近似することを示す。 さらに、偽擬似ラベルアノテーションによって誘導されるエラーを提供する。

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