unsupervised clustering | BriefGPT

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ACL安娜・卡列尼娜再次出击：预训练 LLM 嵌入可能偏好高绩效学习者
使用预训练的 LLM 嵌入将学生对开放性问题的回答无监督地聚类为行为和认知特征集合是一种新兴技术，研究者对它们如何捕捉教学上有意义的信息知之甚少。本研究通过对生物学中学生对开放性问题的回答进行分析和聚类，发现纯数据驱动的聚类技术发现的大多数
PDFa month ago
芯片晶圆地图缺陷模式的迭代集群采摘
通过特征提取、维度削减和聚类等步骤，本论文提出了一种针对半导体晶圆映射缺陷图案的无监督聚类方法，其中创新之处在于通过筛选轮廓分数选择性过滤聚类来改善聚类性能，尤其适用于困难的缺陷图案，并在实际工业数据集上对比了文献中的相关方法并展示了改进的
PDF2 months ago
使用度量约束艾可纳尔方法计算流形上的距离和均值
在这篇论文中，我们介绍了度量约束 Eikonal 求解器，用于在流形上获取连续、可微的距离函数的表示。这些可微的表示的特性使得在流形上直接计算全局长度最小路径成为可能。我们展示了在不同流形上使用度量约束 Eikonal 求解器的应用，并展示
PDF3 months ago
探索大型语言模型和分层框架用于大规模非结构化法律文件的分类
通过使用多级编码器层次框架（MESc）以及大型语言模型和无监督聚类方法，我们研究了在没有结构注释的情况下，从大型法律文件中预测裁决的问题，并测试了这些方法在法律领域的转移学习能力和效果，我们的方法相较于之前的最先进方法取得了至少 2 个性能
PDF4 months ago
超维度计算在边缘智能中的终身应用
设计和部署了首个适用于有限监督的 IoT 应用的设备上终身学习系统 LifeHD，基于 Hyperdimensional Computing (HDC) 的轻量级学习模式，在离线边缘平台上实现，通过智能存储和管理高维、低精度矢量来提高非监督
PDF4 months ago
聚类算法的指标对无关特征的敏感性
聚类算法在数据分析中被广泛使用，本文研究了加入无关特征对聚类结果的影响，并发现 Silhouette 系数和 Davies-Bouldin 分数对无关特征最为敏感，因此可用于无监督聚类任务中的特征选择。
PDF4 months ago
基于深度光谱聚类的数据立方体分割
扩展视觉技术在物理学中非常普遍，然而由于数据立方体的光谱构成对其解释提出了挑战。为了解决这个问题，我们探索了在编码空间中应用无监督聚类方法的可能性，通过数据立方体像素的光谱属性进行深层聚类，该过程由经过训练的变分自动编码器进行统计降维，同时
PDF5 months ago
揭示不可见的东西：训练的深度可分卷积核中的可识别聚类
最近在深度可分离卷积神经网络（DS-CNNs）方面的进展已经引发了新的架构，通过相当大的可扩展性和准确性优势，超越了经典 CNNs 的性能。本文揭示了 DS-CNN 架构的另一个引人注目的特性：它们训练后的深度卷积核在所有层中出现了明显可辨
PDF5 months ago
基于群集感知的迭代对比学习的 scRNA-seq 数据聚类
本研究提出了一种名为 Cluster-aware Iterative Contrastive Learning (CICL) 的新方法，用于单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 数据聚类，通过迭代表示学习和聚类框架逐步学习 scRN
PDF6 months ago
CEIR：基于概念的可解释图像表示学习
利用概念为基础的可解释图像表示（CEIR）方法，结合自监督学习和变分自编码器（VAE），通过投影输入图像到概念向量空间并学习潜在表示，实现高质量的无监督聚类以及从开放世界图像中提取相关概念的能力。
PDF7 months ago
增加标签密度：使用二部图匹配进行无监督聚类的弱监督点云分割
我们提出了一种弱监督的语义分割方法，能够通过整体场景标注来预测点云的点级标签，同时达到与最近的全监督方法相当的性能。我们的核心思想是通过保守的方式将场景级标签传递给点云中的每个点，即通过无监督聚类进行过分割，通过二分匹配将场景级标签与簇关联
PDF7 months ago
面向不确定环境的通用网络流量预测自适应框架
利用时间序列分析为动态分配移动网络流量预测模型的新框架，通过选择性地使用学习行为相对于当前研究具有超过 50％的性能改进，并在无需对单个细胞具有先验知识的情况下超过传统方法；该框架通过无监督聚类识别独特趋势和季节模式，然后在每个聚类中应用监
PDF7 months ago
类别发现中无唯一代表
本文提出了一个新的通用类别发现（GCD）方法，通过使用一种合成数据集 'Clevr-4' 进行研究和评估，该数据集包含四个不同的数据分割，需要模型在有标签数据集的基础上推断出类别的层次结构，解决传统无监督聚类方法存在的问题，并在实验中展示了
PDF7 months ago
通过无监督机器学习建立慢性腰背痛患者的中枢敏化清单截断值
该研究利用无监督机器学习方法确定了荷兰语人群慢性腰痛的中枢敏感阈值，整体组的阈值为 35，女性组的阈值为 34，但由于样本中的性别分布不均衡，需要小心解释性别相关的阈值。
PDF7 months ago
探索半监督层次化堆叠编码器在法律判决预测中的应用
使用领域特定的预训练 BERT 模型提取长文档的句子嵌入，并通过 Transformer 编码层进行进一步处理，并利用无监督聚类从这些嵌入中提取隐藏标签，以更好地预测法律案例的判断结果。在 ILDC 数据集上的多次实验表明，该机制的性能提高
PDF8 months ago
使用强韧的隐马尔可夫模型自动识别驾驶行为模式
提出了一种新的鲁棒 HDP-HSMM（rHDP-HSMM）方法，用于减少冗余状态的数量，并改善模型估计的一致性。通过模拟研究和使用自然驾驶数据的案例研究来证明该方法在识别和推断驾驶操纵模式方面的有效性。
PDF8 months ago
表格数据中新类发现的实用方法
通过调整超参数和使用未标记的已知类别来解决表格数据的新类别发现问题，并针对真实条件下进行了简化处理，以提供有效的解决方案。
PDF8 months ago
团结则存，分裂则亡：UnityGraph 用于无监督视频程序学习
给定相同任务的多个视频，本研究致力于确定任务的关键步骤并确定其顺序。为此，我们提出了一种无监督的基于图的过程学习 (GPL) 框架，其中包括了新颖的 UnityGraph 来获取视频内和视频间上下文。另外，为了获得相似的嵌入，我们使用 No
PDF8 months ago
用于神经说话人分割的多类别交叉熵损失函数
本文通过对 9 个不同测评的广泛实验，展示了从多标签分类转换到功集多类分类的形式可以显著提高性能（特别是对于重叠语音）和对领域不匹配的鲁棒性，同时消除多标签分类的检测阈值超参数。
PDF8 months ago
大型非结构化法律文件中的分类与解释的分层神经框架
对于长达数万字、结构不均匀的案例文件，自动法律判决预测及其解释存在困难。本研究使用称为 MESc 的深度学习分类框架，通过定义 “缺少结构化信息的法律文档” 问题，尝试从这些缺少结构标注的长文档中提取解释。同时，我们还研究了拥有数十亿参数的
PDF9 months ago