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J-GLOBAL ID：202102231292723957   整理番号：21A1145085

マルチビューデータクラスタリングのための半教師つき学習と特徴融合【JST・京大機械翻訳】

Semi-Supervised Learning and Feature Fusion for Multi-view Data Clustering

著者 (2件)： Salman Hadi (University of Arkansas,Department of Computer Science and Computer Engineering,Fayetteville,AR,USA) ,  Zhan Justin (University of Arkansas,Department of Computer Science and Computer Engineering,Fayetteville,AR,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： Big Data  ページ： 645-650  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Generative Adversarial Network GANは,単一視点分類タスクにおいて広く使われてきた。今日,ほとんどのデータは複数の見解を持ち,各視点はデータのユニークな特徴集合を強調する。本論文では,クラスタリングおよび少数ショット学習のタスクに対するマルチビューデータに対するGANの応用を検討した。GANマルチビュークラスタリングに対する深層学習アプローチであるmvSGANを提案し,そこでは,発電機と分類器ネットワークが競合最小最大ゲームにある。大規模データセットを扱うことができるミニバッチを用いてマルチビュー学習アルゴリズムを実行した。実世界データセットのクラスタリングにおける本手法の精度を試験した。実験結果は,著者らの方法が最先端の研究より優れていることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  ゲーム ,  ネットワーク ,  粒状材 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *半教師つき学習 ,  データクラスタリング ,  *マルチビュー ,  特徴融合 ,  大規模データセット ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 半教師つき学習 ,  特徴融合