Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attention-based clustering

論文の概要: Attention-based clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13112v1
Date: Mon, 19 May 2025 13:39:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.622968
Title: Attention-based clustering
Title（参考訳）: 注意に基づくクラスタリング
Authors: Rodrigo Maulen-Soto, Claire Boyer, Pierre Marion,
Abstract要約: トランスフォーマーは、幅広い学習タスクに対処できる強力なニューラルネットワークアーキテクチャとして登場した。教師なしの環境でデータから構造を自動的に抽出する能力を理論的に分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.527016551650139
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Transformers have emerged as a powerful neural network architecture capable of tackling a wide range of learning tasks. In this work, we provide a theoretical analysis of their ability to automatically extract structure from data in an unsupervised setting. In particular, we demonstrate their suitability for clustering when the input data is generated from a Gaussian mixture model. To this end, we study a simplified two-head attention layer and define a population risk whose minimization with unlabeled data drives the head parameters to align with the true mixture centroids.
Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、幅広い学習タスクに対処できる強力なニューラルネットワークアーキテクチャとして登場した。本研究では、教師なしの環境でデータから構造を自動的に抽出する能力を理論的に分析する。特に,ガウス混合モデルから入力データを生成する際に,クラスタリングに適合することを示す。この目的のために、単純化された2つの頭部注意層について検討し、ラベル付きデータによる最小化が、頭部パラメータを真の混合セントロイドと整合させる集団リスクを定義する。

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