Deep Multiview Clustering by Contrasting Cluster Assignments

一句话总结这篇文章:

将contrastive cluster和kl中的q联合在一起,创新点约等于没有

模型架构

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具体流程

首先,根据自编码器得到嵌入
之后,嵌入Z经过MLP层得到嵌入(一般为两层MLP+softmax)
然后,我们通过以下公式得到嵌入P:(其类似于常用kmeans kl散度中的p的求法)
剩下的部分,就是contrastive cluste了(推荐阅读contrastive cluster再来看后面的公式)

即:取P的列向量,那么P的列向量便是相应cluster的assignment表征

其中,Lpre是重构网络损失