Beyond affinity propagation: message passing algorithms for clustering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Affinity propagation is an exemplar-based clustering method that takes as input similarities between data points. It outputs a set of data points that best represent the data (exemplars), and assignments of each non-exemplar point to its most appropriate exemplar, thereby partitioning the data set into clusters. The objective of affinity propagation is to maximize the sum of similarities between the data points and their exemplars. In this thesis, we develop several extensions of affinity propagation. The extensions provide clustering tools that go beyond the capabilities of the basic affinity propagation algorithm, and generalize it to various problems of interest in machine learning. We also investigate alternative approaches to the underlying mechanism of affinity propagation using recent inference techniques that are based on optimization theory. Affinity propagation was first described using a particular graphical model for the exemplar-based clustering problem. We first provide an alternative graphical model and derivation of affinity propagation, which are more amenable to model manipulation. Building on this representation, we develop capacitated affinity propagation, semi-supervised affinity propagation, and the hierarchical affinity propagation algorithms. We also discuss the relationship of affinity propagation to some canonical problems in combinatorial optimization. The underlying mechanism of affinity propagation is an approximate inference procedure known as max-product belief propagation. We provide a comparison of affinity propagation to alternative inference techniques such as max-product linear programming, and dual decomposition. We show that for a collection of benchmark data sets, affinity propagation outperforms these more theoretically justified approaches. We conclude by discussing the contributions and findings of this thesis, and how they relate to current research themes in more general inference problems. We point to several interesting avenues for future research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle