【摘 要】
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大部分现有深度聚类方法都试图最小化重构损失,然而深层特征的判别能力与重构损失并没有必然联系,并且这些深度聚类方法通常只关注从样本自身提取的有用特征,很少考虑样本背后的结构信息。为解决这些问题,提出一种新的结构化深度判别嵌入编码网络聚类(SDDECC)算法,用于无监督图像聚类。首先在多层卷积自编码器网络中引入最大化互信息与最小化先验分布约束,然后使用传递算子将深度判别嵌入编码网络(DDECN)模块学
【机 构】
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辽宁工程技术大学软件学院,辽宁葫芦岛125105;辽宁工程技术大学软件学院,辽宁葫芦岛125105;中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所,福建泉州362200;中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所
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大部分现有深度聚类方法都试图最小化重构损失,然而深层特征的判别能力与重构损失并没有必然联系,并且这些深度聚类方法通常只关注从样本自身提取的有用特征,很少考虑样本背后的结构信息。为解决这些问题,提出一种新的结构化深度判别嵌入编码网络聚类(SDDECC)算法,用于无监督图像聚类。首先在多层卷积自编码器网络中引入最大化互信息与最小化先验分布约束,然后使用传递算子将深度判别嵌入编码网络(DDECN)模块学习到的特征表示融入到图卷积神经网络(GCN)模块中,最后利用Kullback-Leibler(K-L)散
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