Learning Representation for Clustering Via Prototype Scattering and Positive Sampling

Existing deep clustering methods rely on either contrastive or non-contrastive representation learning for downstream clustering task. Contrastive-based methods thanks to negative pairs learn uniform representations for clustering, in which negative pairs, however, may inevitably lead to the class c...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 2023-06, Vol.45 (6), p.7509-7524
Hauptverfasser: Huang, Zhizhong, Chen, Jie, Zhang, Junping, Shan, Hongming
Format: Artikel
Sprache:eng
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