【摘要】：對(duì)稱IB(Symmetric Information Bottleneck)通過(guò)行、列壓縮變量之間的相互協(xié)作來(lái)挖掘數(shù)據(jù)中的雙向壓縮模式.由于行、列壓縮變量不能完全承載行、列基層變量中所蘊(yùn)含的特征信息,從而導(dǎo)致對(duì)稱IB所得的數(shù)據(jù)雙向壓縮模式與基層變量所蘊(yùn)含的內(nèi)在模式之間存在一定的偏離.針對(duì)該問(wèn)題,通過(guò)最大化地保存壓縮變量與基層變量交叉之間的互信息,將基層變量引入到數(shù)據(jù)的雙向壓縮中,使它們協(xié)助壓縮變量共同來(lái)學(xué)習(xí)聯(lián)合分布中的雙向壓縮模式,提出交叉對(duì)稱IB:ICSIB(Inter-Correlated Symmetric Information Bottleneck).ICSIB算法采用交錯(cuò)的順序"抽取-合并"迭代過(guò)程來(lái)優(yōu)化壓縮變量與基層變量交叉之間的互信息,可保證得到目標(biāo)函數(shù)的一個(gè)局部?jī)?yōu)解.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在基層特征變量的協(xié)助下,ICSIB算法得到的數(shù)據(jù)雙向壓縮模式更接近于數(shù)據(jù)中真實(shí)的內(nèi)在模式,并可有效地應(yīng)用于數(shù)據(jù)的聯(lián)合聚類中.
[Abstract]:Symmetric IB (Symmetric Information Bottleneck) mine bidirectional compression patterns in data by the collaboration of row and column compression variables. Because of the row, the column compression variable can not carry the row completely, and the characteristic information contained in the column base variable, which leads to the deviation between the bidirectional compression mode of symmetric IB data and the inherent pattern contained in the base variable. To solve this problem, by maximizing the mutual information between the compressed variables and the basic variables, the basic variables are introduced into the bidirectional compression of data, so that they can help the compressed variables to learn the bidirectional compression mode in the joint distribution. In this paper, a cross-symmetric IB:ICSIB (Inter-Correlated Symmetric Information Bottleneck). ICSIB) algorithm is proposed to optimize the mutual information between the compressed variables and the basic variables by using the interleaved sequential "decimation-merging" iteration process, which can guarantee a local optimal solution of the objective function. The experimental results show that the data bidirectional compression pattern obtained by ICSIB algorithm with the help of basic feature variables is closer to the real internal pattern and can be effectively applied to the joint clustering of data.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61170223,61502434)資助
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：2216147