IDEC通过优化基于KL散度的聚类损失来操纵特征空间来散射数据。它通过合并一个自动编码器来维护局部结构。实验实验表明,结构保存对深度聚类算法至关重要,有利于聚类性能。未来的工作包括:在IDEC框架中添加更多的先验知识(如稀疏性),并为图像数据集合并卷积层。
Deep Embedded Clustering (DEC) and Improved DEC (IDEC) with Kullback–Leibler loss handle a lot of data inefficiently due to the asymmetric nature of the loss. To address the challenge, an unsupervised learning approach to discover intents and automatically produce the labels from a collection ...
Pytorch implementation of Improved Deep Embedded Clustering(IDEC) Xifeng Guo, Long Gao, Xinwang Liu, Jianping Yin. Improved Deep Embedded Clustering with Local Structure Preservation. IJCAI 2017. original implementation in Keras:IDEC Usage python idec.py Requirements pytorch 0.4 python2 / python3 sk...
Deep Embedded Clustering (DEC) [Xie et al., 2016] 算法以自学习的方式定义了一个有效的目标。定义的聚类损失用于同时更新变换网络和聚类中心的参数。集群分配隐式集成到软标签。然而,聚类损失不能保证局部结构的保存。因此,特征转换可能会被误导,导致嵌入空间的损坏。 为了解决这个问题,在本文中,我们假设面向聚类...
论文笔记:Improved Deep Embedded Clustering with Local Structure Preservation 前言DEC 忽略了至关重要的因素,即定义的聚类损失可能会破坏特征空间(聚类损失不能保证局部结构的保存),从而导致无代表性的无意义特征,进而损害聚类性能。 文章提出的Improved Deep Embedded Clustering algorithm(IDEC) 考虑到了保留数据结构,...