自己符号化器で隠れ層の特徴ベクトルをL2ノルムが1になるように学習中に正規化することで学習後にクラスタリングしやすくなる。原点に近い潜在ベクトルは他の点のどれにも近いためクラスタリング結果が悪くなるのを

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elu_18 のブックマーク 2018/02/06 13:05

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/356985019/comment/elu_18" data-user-id="elu_18" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv.org/abs/1802.00187" data-original-href="https://arxiv.org/abs/1802.00187" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F1802.00187" data-user-icon="/users/elu_18/profile.png">Clustering and Unsupervised Anomaly Detection with L2 Normalized Deep Auto-Encoder Representations</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/fromTw">fromTw</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 自己符号化器で隠れ層の特徴ベクトルをL2ノルムが1になるように学習中に正規化することで学習後にクラスタリングしやすくなる。原点に近い潜在ベクトルは他の点のどれにも近いためクラスタリング結果が悪くなるのを</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/elu_18/20180206#bookmark-356985019"><span class="datetime-body">2018/02/06 13:05</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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