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- SelEx: Self-Expertise in Fine-Grained Generalized Category Discovery [55.7]
Generalized Category Discoveryは、新しいカテゴリーを同時に発見し、既知のカテゴリを正確に分類することを目的としている。 自己超越と対照的な学習に強く依存する伝統的な手法は、細かなカテゴリーを区別する場合にしばしば不足する。 モデルが微妙な違いを認識し、未知のカテゴリを明らかにする能力を高める。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Aug 2024 15:53:50 GMT)
- 新たなカテゴリを見つけるための手法として「self-expertise」を提案。Semi-Supervised Kmeansの後、疑似ラベル内でのunsupervised self-expertise、疑似ラベルを用いた supervised self-expertiseでクラスタを生成。
- リポジトリはGitHub – SarahRastegar/SelEx
- Large Language Models Enable Few-Shot Clustering [88.1]
大規模言語モデルは、クエリ効率が良く、数発の半教師付きテキストクラスタリングを可能にするために、専門家のガイダンスを増幅できることを示す。 最初の2つのステージにLLMを組み込むことで、クラスタの品質が大幅に向上することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:17:11 GMT)
- 大規模言語モデルを用いたクラスタリング手法提案。「GPT-3.5 is remarkably more effective than a true oracle pairwise constraint oracle at this price point; unless at least 2500 pairs labeled by a true oracle are provided, pairwise constraint KMeans fails to deliver any value for entity canonicalization.」とのことでLLMに支援されたクラスタリングは非常に有効としている。
- リポジトリはGitHub – viswavi/few-shot-clustering
- Deep Clustering: A Comprehensive Survey [53.4]
クラスタリング分析は、機械学習とデータマイニングにおいて必須の役割を果たす。 ディープ・クラスタリングは、ディープ・ニューラルネットワークを使ってクラスタリングフレンドリーな表現を学習することができるが、幅広いクラスタリングタスクに広く適用されている。 ディープクラスタリングに関する既存の調査は、主にシングルビューフィールドとネットワークアーキテクチャに焦点を当てており、クラスタリングの複雑なアプリケーションシナリオを無視している。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 02:31:32 GMT)
- A Comprehensive Survey on Deep Clustering: Taxonomy, Challenges, and Future Directions [49.0]
クラスタリングは、文献で広く研究されている基本的な機械学習タスクである。 ディープクラスタリング(Deep Clustering)、すなわち表現学習とクラスタリングを共同で最適化する手法が提案され、コミュニティで注目を集めている。 深層クラスタリングの本質的なコンポーネントを要約し、深層クラスタリングと深層クラスタリングの相互作用を設計する方法によって既存の手法を分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Jun 2022 15:05:13 GMT)- ありそうであまり見ない気がするDeep Clusteringのサーベイ。引用数246と大規模。