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06-18
深度学习的类型根据数据是否被标记可以分为三种类型：监督学习、半监督学习和无监督学习。
事实上，人类不可能一步步教人工智能一切。
无监督学习应该是未来的趋势。
ICML为无监督学习开辟了一个单独的领域，包括无监督学习的研究和应用。
今天我们主要关注无监督学习应用的论文。
用于聚类分析的无监督深度嵌入聚类分析对于许多数据驱动的应用领域非常重要，并且已经以距离函数和分组算法的形式得到了广泛而深入的研究。
关注聚类分析学习性能的研究相对较少。
在本文中，我们提出了一种深度嵌入聚类方法（Deep Embedded Clustering，DEC），该方法可以使用深度神经网络同时学习特征表示和聚类任务。
该方法在图像和文本语言识别领域的实验中的性能比当前最先进的方法显着提高。
《Markov-modulated Marked Poisson Processes for Check-in Data》一文建立了时间连续概率模型来研究由时间和位置组成的“签到”过程。
）”轨迹数据。
我们将数据组织成标记点变化过程的实现，以及由马尔可夫跳跃过程（MJP）条产生的强标记分布式排列。
本文还通过分配“优先位置”将用户异质性纳入模型中”到每个用户。
它还通过放弃“词袋”假设并在连续时间内执行它来扩展潜在狄利克雷分布。
考虑。
分层复合泊松分解 分层复合泊松分解（HPF）已被证明在极端情况下具有良好的可扩展性。
然而，稀疏系统和响应模型的紧密耦合特性限制了后者的表达丰富性。
本文介绍了一种分层复合泊松分解（HCPF），它具有良好的泊松伽玛架构，并且与高维极端稀疏矩阵相比，HPF具有良好的可扩展性。
新算法在九个离散数据集和三个连续数据集上进行了测试，所有结果都表明 HCPF 在捕获稀疏性和响应之间的关系方面优于 HPF。
用于纠正单细胞基因表达数据技术变化的狄利克雷过程混合模型论文介绍了单细胞基因表达数据的迭代标准和聚类。
方法。
编码细胞 RNA 的新兴技术可以让人们发现和描述有关细胞的大量信息。
但当前的数据很容易受到实验误差或细胞特性描述偏差的影响。
目前的解决方案：在研究生物信号之前进行整体纠错并不能从根本上解决问题。
论文提出的模型由分层贝叶斯混合模型和细胞特定尺度因子组成，用于帮助数据的重复迭代和聚类，并整理生物信号引起的技术错误。
事实证明，该方法比现有方法具有更多优势。
《Automatic Construction of Nonparametric Relational Regression Models for Multiple Time Series》论文建立了两个相关核心，通过寻找引起变化的共同因素，可以同时处理三组时间序列数据。
研究方法。
这种学习方法为一些现实世界的数据集构建了更准确的模型。
解决了以往系统精度、特异性和描述准确性不足的问题。
人类的学习应该是半监督学习和无监督学习的结合。
因此，这两个领域的研究备受关注。
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