Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Generative Clustering with VAEs and Expectation-Maximization

論文の概要: Deep Generative Clustering with VAEs and Expectation-Maximization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07358v1
Date: Mon, 13 Jan 2025 14:26:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-14 14:28:36.596222
Title: Deep Generative Clustering with VAEs and Expectation-Maximization
Title（参考訳）: VAEによる深部生成クラスタリングと期待-最大化
Authors: Michael Adipoetra, Ségolène Martin,
Abstract要約: 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)を期待最大化フレームワークに統合する新しいディープクラスタリング手法を提案する。提案手法は,各クラスタの確率分布をVAEでモデル化し,モデルパラメータの更新を交互に行う。これにより、各クラスタから有効なクラスタリングと新しいサンプルの生成が可能になる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8416014644193066
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Abstract: We propose a novel deep clustering method that integrates Variational Autoencoders (VAEs) into the Expectation-Maximization (EM) framework. Our approach models the probability distribution of each cluster with a VAE and alternates between updating model parameters by maximizing the Evidence Lower Bound (ELBO) of the log-likelihood and refining cluster assignments based on the learned distributions. This enables effective clustering and generation of new samples from each cluster. Unlike existing VAE-based methods, our approach eliminates the need for a Gaussian Mixture Model (GMM) prior or additional regularization techniques. Experiments on MNIST and FashionMNIST demonstrate superior clustering performance compared to state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)を期待最大化(EM)フレームワークに統合する新しいディープクラスタリング手法を提案する。提案手法は,各クラスタの確率分布をVAEでモデル化し,学習した分布に基づいてクラスタ割り当てを最小化することにより,モデルパラメータの更新を交互に行う。これにより、各クラスタから有効なクラスタリングと新しいサンプルの生成が可能になる。既存のVAE法とは異なり,本手法はガウス混合モデル(GMM)の事前あるいは追加正規化技術の必要性を排除している。 MNISTとFashionMNISTの実験は、最先端の手法よりも優れたクラスタリング性能を示した。

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