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深度聚类评估：如何验证内部聚类验证指标
利用深度神经网络对复杂、高维数据进行分区的深度聚类方法存在独特的评估挑战，传统的聚类验证度量方法因适用于低维空间而在深度聚类中存在问题，本文针对在深度学习中评估聚类质量的问题进行了研究，提出了一个理论框架来突出使用内部验证度量方法在原始数据
PDF4 months ago
探索词嵌入偏移聚类在关系分类中的应用
本研究探讨了一种使用不同的聚合策略将单词向量之间的关系表示为向量的方法，并使用聚类模型来分析它们的正确匹配性。实验结果表明，减法聚合策略配合基于中心点的聚类机制在性能上表现更好，该研究旨在为基于词嵌入的无监督方法提供一个识别成对词汇之间关系
PDFa year ago
深度聚类模型的鲁棒性：对抗攻击与防御
本文介绍了一种基于生成对抗网络的黑盒攻击，旨在分析和提高当前最先进的深度聚类模型的鲁棒性。经过实验验证，本篇研究发现传统无监督防御方法无法有效抵御这种攻击方式，从而呼吁开发更为鲁棒的深度聚类模型。
PDF2 years ago
元发现：在非常有限的数据集下学习发现新类别
本文通过解密 novel class discovery (NCD) 的假设，找到高级语意特征应该在已知和未知类之间共享。基于此发现，我们可以通过 meta-learning 算法对 NCD 问题进行经验性解决，在实验中表现出了显著的特性。
PDF3 years ago
KDD基于轻量级核心集的可扩展 k 均值聚类
提出了一种轻量级 coresets 算法，用于 k-means 聚类和 Bregman 聚类，能同时允许乘性和加性误差，在计算效率和结果集大小方面优于现有方法，并可用于统计 k-means 聚类的计算小型模型的摘要。
PDF7 years ago