Rasin in Tsukuba

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Unsupervised Feature Learning and Deep Learning

Original Paper: Unsupervised Feature Learning and Deep Learning: A Review and New Perspectives Header Photo: From Unsplash

Posted by Rasin on July 6, 2021

A Survey of Clustering with Deep Learning from the Perspective of Network Architecture

Original Paper: A Survey of Clustering with Deep Learning from the Perspective of Network Architecture Header Photo: From Unsplash Preliminary Loss Functions Related to Clustering Generally, th...

Posted by Rasin on June 6, 2021

Unsupervised Machine Learning in Political and Social Research 2 Setting the Stage

Original Paper: Unsupervised Machine Learning for Clustering in Political and Social Research Header Photo: From Unsplash Setting the Stage for Clustering Clustering can be thought of in two mai...

Posted by Rasin on May 26, 2021

Unsupervised Machine Learning in Political and Social Research 1 Introduction

Original Paper: Unsupervised Machine Learning for Clustering in Political and Social Research Header Photo: From Unsplash Introduction Clustering, which is more aptly situated in unsupervised ma...

Posted by Rasin on May 26, 2021

MLP-Mixer An all-MLP Architecture for Vision

简介 虽然卷积神经网络（CNN）已经成为计算机视觉事实上的标准，但最近基于自注意力层的替代品 Vision Transformers（ViT）却获得了最先进的性能。ViT延续了从模型中消除手工特征和归纳偏差的长期趋势，并进一步依赖于从原始数据中学习。 本文提出了MLP-Mixer结构（简称为Mixer），它有竞争力并且在概念和技术上都很简单的替代品，它不适用卷积或自注意力。相反，Mixe...

Posted by Rasin on May 6, 2021

AE2-Nets Autoencoder in Autoencoder Networks

简介 现实世界中的数据通常使用多种形式或多种类型的描述符来描述，这些描述符被视为多视图。由于传感器或特征提取器的多样性，这些不同的视图通常高度异构。因此，目前已经提出了许多方法来共同利用多种类型的特征或数据的多种形式。 大多数现有的多视图学习算法都集中在分类或聚类上。将不同的视图集成为一个完整的表示形式对于下游任务至关重要，因为统一的表示形式很容易被现成的算法利用。尽管如此，但是由于不同...

Posted by Rasin on May 5, 2021

Multi-view Deep Subspace Clustering Networks

简介 子空间聚类旨在将一系列未标记的样本从一组对应于不同聚类的多个子空间集合中分割成几组。最近，基于自我表征的模型在子空间聚类中取得了卓越的性能。它假设一个样本可以由一组样本的线性组合来表示： \[\underset{Z}{\min} L(X, Z) + R(Z),\ s.t. X=XZ,\] 其中，\(X \in \mathbb{R}^{d\times n}\) 且 \(Z \in ...

Posted by Rasin on April 28, 2021

Data Collaboration Analysis Framework

Using Centralization of Individual intermediate Representations for Distributed Data Sets

简介 集中分布的数据集将它们作为同一个数据集进行分析，可以使我们获得新颖的见解，并获得对比单个分布的数据集进行单独分析更高的预测性能。但是由于数据量太大或隐私问题，通常很难集中原始数据集。 例如，医疗数据分析问题中，由于数据样本的不足和不平衡，每个医疗机构中的数据集可能不足以生成高质量的预测结果。然而，由于隐私问题，很难将原始医疗数据样本与其他机构的数据集中在一起。是否可以通过适当的映射...

Posted by Rasin on April 27, 2021

A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods -- Part 3

变种 传统的游戏AI研究专注于双人玩家的零和回合交替游戏，离散的动作空间，确定的状态转换和完美的信息。尽管MCTS已广泛应用于此类游戏，但它也已应用于其他领域类型，例如单人游戏和计划问题，多人游戏，实时游戏以及具有不确定性或同时移动的游戏。 本节介绍了采用MCTS适应这些领域的方法，以及采用了MCTS的思想而又不严格遵循其概述的算法。 Flat UCB Flat UCB 被提出时是将搜...

Posted by Rasin on April 25, 2021

A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods -- Part 2

蒙特卡洛树搜索 蒙特卡洛树搜索基于两个重要的基本概念：使用随机模拟的方法可能能够模拟动作的真实值；这些值可能可以用于调整最佳优先策略。该算法逐步构建一个局部博弈树，以之前探索的结果作为引导。这棵树用于估计动作的值，逐渐使这些值在构建过程中变得更加准确。 算法 基本算法包括迭代构建搜索树，直到到达一些预定义的 computational budge（一般为时间、内存或迭代约束）为止，这时...

Posted by Rasin on April 20, 2021

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