[ARXIV | 论文简读] 混合自编码器的深度无监督聚类

简读分享 | 崔雅轩 编辑 | 王宇哲

论文题目

Deep learning of protein sequence design of protein–protein interactions

论文摘要

无监督聚类是机器学习中最重要的挑战之一。当前比较流行的假说是，数据是在低维的情况下符合非线性的聚集;因此，聚类的一种方法是识别和分离这些聚集的数据。在本文中，作者提出了一种新的方法来解决这个问题，使用混合自编码器。作者的模型由两部分组成:1)自动编码器的集合，其中每个自动编码器学习一组相似的低维聚集的数据;2)一种混合赋值神经网络，它将自编码器中连接的潜在向量作为输入，并推断出其在簇上的分布。通过联合优化这两个部分，可以同时将数据分配给簇，并了解每个簇的低维形态。

论文链接

https://arxiv.org/pdf/1712.07788v2.pdf