הסוד לפיצוח אשכולות נתונים מורכבים ב-AI!
גלו כיצד GFNCP משנה את עולם האשכולות המונפקים. במקום פתרון יחיד, אנו מציגים מודל שמייצר דגימות מהתפלגות הפוסטריורית המלאה, ומספק פתרונות מרובים וייצוג אי-ודאות. למדו על העקביות השולית ותכונת אי-התלות בסדר הנתונים שמשפרת את דיוק המודל.
פרקים
Hi, is it possible to tune like the number of clusters that you are aiming for? What do you mean by tune? The model actually inferior the number of clusters and you cannot because it's an ill posed problem, right? You can decide normally you decide like the number of clusters that you are aiming for. We didn't try to tune it, but all the efforts done around that is to produce data set that is like enough with enough variability in terms of number of clusters. So the data was prepared with Chinese restaurant process. We first like sample the mixture we want. This gives us the k value and then we produce the data. But during inference like tuning the number is not something that we tried. We actually let the model just see the new data set and infer the number of clusters and give different probabilities to the different results. Okay, thank you.
שאלות ותשובות
GFNCP הוא מודל מבוסס GFLONet המטפל בבעיה של אשכולות דו-משמעיים. במקום לחזות רק פתרון אשכולות יחיד, המודל נועד לדגום מכלל ההתפלגות הפוסטריורית של האשכולות. זה מאפשר לו לייצג מספר פתרונות תקפים ואי-ודאות לגבי האשכולות.
אשכולות ממוסחר הוא מסגרת שבה המודל מאומן לדגום מההתפלגות הפוסטריורית ישירות ממערך נתונים חדש, לרוב במעבר קדימה אחד. בניגוד לשיטות אשכולות עמוקים שמקצות נקודות בנפרד על בסיס מבנה קבוע שנלמד, אשכולות ממוסחר פועל ברמת סט הנקודות כולו ומחזית הקצאות על בסיס כל הנקודות יחד. הוא גם יכול לחזות מבני קטגוריות חדשים שלא נראו באימון.
GFNCP מבטיח עקביות באמצעות עקרון העקביות השולית (marginal consistency). עקרון זה קובע שההסתברות של הקצאה חלקית חייבת להיות שווה לסכום ההסתברויות של כל ההרחבות האפשריות של אותה הקצאה. על ידי הבטחת עקביות הזרימה במודל, GFNCP גורם לכך שכל המסלולים המייצגים תמורות שונות של הנתונים מובילים לאותו פתרון אשכולות סופי, ובכך הופך את המודל לבלתי תלוי בסדר הנקודות בקלט.
כן, המודל GFNCP יכול להסיק את מספר רכיבי האשכולות באופן אוטומטי. במהלך תהליך ההקצאה, הרשת יכולה להקצות נקודות לאשכולות קיימים או לאשכול חדש לגמרי. יכולת זו מאפשרת למודל לקבוע את מספר האשכולות המתאים למערך נתונים נתון.
GFNCP מציג ביצועים תחרותיים במשימות אשכולות על נתוני צעצוע ונתונים אמיתיים, כולל ImageNet. הוא מסוגל לדגום מהתפלגות פוסטריורית שלמה של אשכולות, מה שמאפשר לו לייצר פתרונות אשכולות מגוונים. המודל גם שומר על חסינות לסדר הקלט של הנקודות, ומפחית משמעותית את סטיית התקן של ההסתברויות תחת תמורות נתונים שונות.
GFNCP מתאים את מסגרת ה-GFlownet על ידי ניסוח אשכולות כתהליך קבלת החלטות סדרתי. כל מצב ביניים מייצג הקצאה חלקית של נקודות, והמצב הסופי מייצג הקצאת אשכולות מלאה. המודל לומד ערכי זרימה המייצגים את ההסתברות של הקצאות, וערכים אלה משמשים לדגימת מסלולים, שהם למעשה דגימות מההתפלגות הפוסטריורית של האשכולות.
GFlownets הם מודלים הלומדים מדיניות גנרטיבית המאפשרת לדגום אובייקטים או פתרונות סופיים בהסתברות פרופורציונלית לפונקציית תגמול מסוימת. בניגוד לשיטות אופטימיזציה אחרות, מטרתם אינה למצוא את הפתרון הטוב ביותר, אלא לייצג את כל הפתרונות האפשריים. אובייקטים נבנים באופן סדרתי, מה שמאפשר ל-GFlownets למדל מסלולים שונים ולייצג מצבים מרובים ופתרונות מגוונים.
עוד מפגשים
הבינה המלאכותית שתציל חיים: מהפכה באבחון רפואי
Idan Bassouk
הסוד ליישור מושלם: למידה עמוקה משנה את פני הראייה הממוחשבת!
Oren Freifeld
לפענח את המציאות: סודות ראיית המחשב והבינה המלאכותית
Yonatan Wexler
AI בפתולוגיה: האם הרדיולוגים באמת מקדימים אותנו ב-20 שנה?
Iris Barshack
הסוד לפתיחת עולם ה-AI: הפסאודו-הופכי הלא-ליניארי
Yamit Ehrlich
האם ישראל תהפוך למעצמת AI עולמית? התפקיד שלך!
Noa Lubin
האם שינוי סדר פשוט יכול לשפר את הקיבוץ שלך ב-77%?
Ofir Lindenbaum
הסוד של מודלי AI: איך לגרום להם לשכוח?
Yehuda Dar