【摘 要】
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现有的深度无监督聚类方法通常局限于单网络结构设计,无法充分利用多种异构网络提取特征中蕴含的互补信息,制约深度聚类方法性能的进一步提升.为此,文中提出深度多网络嵌入聚
【机 构】
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佛山科学技术学院机电工程与自动化学院,中国科学院自动化研究所精密感知与控制研究中心,广东省工程技术研究中心广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(No.61803087),广东省教育厅特色创新项目(No.2019KTSCX192),广东省基础与应用基础研究基金粤港澳应用数学中心项目(No.2020B1515310003),佛山核心技术攻关项目(No.1920001001367)资助
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现有的深度无监督聚类方法通常局限于单网络结构设计,无法充分利用多种异构网络提取特征中蕴含的互补信息,制约深度聚类方法性能的进一步提升.为此,文中提出深度多网络嵌入聚类算法(DMNEC).首先,以端到端的方式预训练多个异构网络分支,获取各网络的初始化参数.在此基础上,定义多网络软分配,借助多网络辅助目标分布建立面向聚类的KL散度损失.与此同时,利用样本重建损失对预训练阶段的解码网络进行微调,保留数据的局部结构性质,避免特征空间发生扭曲.通过随机梯度下降与反向传播优化重建损失与聚类损失的加权和,联合学习多网络
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