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J-GLOBAL ID：202002257788801373   整理番号：20A1196287

交差再構成によるディープマルチモーダルクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Deep Multimodal Clustering with Cross Reconstruction

著者 (10件)： Zhang Xianchao (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Zhang Xianchao (Key Laboratory for Ubiquitous Network and Service Software of Liaoning Province, Dalian, China) ,  Tang Xiaorui (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Tang Xiaorui (Key Laboratory for Ubiquitous Network and Service Software of Liaoning Province, Dalian, China) ,  Zong Linlin (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Zong Linlin (Key Laboratory for Ubiquitous Network and Service Software of Liaoning Province, Dalian, China) ,  Liu Xinyue (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Liu Xinyue (Key Laboratory for Ubiquitous Network and Service Software of Liaoning Province, Dalian, China) ,  Mu Jie (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Mu Jie (Key Laboratory for Ubiquitous Network and Service Software of Liaoning Province, Dalian, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12084  ページ： 305-317  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,マルチモーダルクラスタリングにおいて関心が高まっている。そして,一般的特徴を抽出することは,これらの方法で重要な役割を果たす。しかしながら,異なるモダリティにおけるデータが特徴空間において類似の分布を共有するという事実の無視から,ほとんどの研究は完全にモード間分布関係をマイニングしなかった。それは最終的に受け入れられない一般的特徴をもたらす。この問題を扱うために,著者らは交差再構成法による深いマルチモーダルクラスタリングを提案する。それは最初に,教師なしの方法における多モード特徴抽出に焦点を合わせて,次にこれらの抽出された特徴をクラスタ化する。提案した交差再構成は,異なるモダリティ間の潜在的接続を構築することを目的とし,特徴空間における分布差を効果的に低減した。理論解析は,交差再構成が多モード特徴分布のWasserstein距離を減少させることを示した。6つのベンチマークデータセットに関する実験結果は,著者らの方法がいくつかの状態の上で明らかに改良を達成することを実証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教師なし学習 ,  特徴抽出 ,  *クラスタ化 ,  再構成 ,  *多モード ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： モダリティ ,  理論解析 ,  特徴空間 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 深層学習 ,  教師なし学習 ,  マルチモーダルクラスタリング

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 交差 ,  再構成