59 research outputs found
Dissimilarity Clustering by Hierarchical Multi-Level Refinement
We introduce in this paper a new way of optimizing the natural extension of
the quantization error using in k-means clustering to dissimilarity data. The
proposed method is based on hierarchical clustering analysis combined with
multi-level heuristic refinement. The method is computationally efficient and
achieves better quantization errors than theComment: 20-th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational
Intelligence and Machine Learning (ESANN 2012), Bruges : Belgium (2012
Multi-Layer Perceptrons and Symbolic Data
In some real world situations, linear models are not sufficient to represent accurately complex relations between input variables and output variables of a studied system. Multilayer Perceptrons are one of the most successful non-linear regression tool but they are unfortunately restricted to inputs and outputs that belong to a normed vector space. In this chapter, we propose a general recoding method that allows to use symbolic data both as inputs and outputs to Multilayer Perceptrons. The recoding is quite simple to implement and yet provides a flexible framework that allows to deal with almost all practical cases. The proposed method is illustrated on a real world data set
Un modèle neuronal pour la régression et la discrimination sur données fonctionnelles
L'objectif de cet article est de présenter un nouveau modèle neuronal adapté à la régression sur variables explicatives fonctionnelles. Nous décrivons le perceptron multi-couches (PMC) fonctionnel et résumons les propriétés théoriques de celui-ci, en terme de puissance de calcul et d'estimation des paramètres. Nous proposons ensuite deux techniques de mise en oeuvre informatique que nous illustrons dans deux applications, l'une sur des données artificielles, l'autre en spectrométrie. Le PMC fonctionnel est ainsi comparé au PMC classique ainsi qu'à des méthodes plus classiques adaptées elles aussi aux données fonctionnelles. Dans les exemples choisis, les PMC fonctionnels obtiennent de meilleures performances que les autres techniques et représentent la fonction de régression de façon très parcimonieuse
Estimation consistante des paramètres d'un modèle non linéaire pour des données fonctionnelles discrétisées aléatoirement
http://www.sciencedirect.com/science/journal/1631073XNous étudions une classe de modèles de régression non linéaires quand la variable explicative est fonctionnelle alors que la variable réponse est scalaire ou vectorielle. Nous construisons un estimateur consistant des paramètres des modèles de cette classe pour le cas de fonctions discrétisées à des positions aléatoires
Accélération des cartes auto-organisatrices sur tableau de dissimilarités par séparation et évaluation
A paraîtreNational audienceIn this paper, a new implementation of the adaptation of Kohonen self-organising maps (SOM) to dissimilarity matrices is proposed. This implementation relies on the branch and bound principle to reduce the algorithm running time. An important property of this new approach is that the obtained algorithm produces exactly the same results as the standard algorithm
Clarity: an improved gradient method for producing quality visual counterfactual explanations
Visual counterfactual explanations identify modifications to an image that
would change the prediction of a classifier. We propose a set of techniques
based on generative models (VAE) and a classifier ensemble directly trained in
the latent space, which all together, improve the quality of the gradient
required to compute visual counterfactuals. These improvements lead to a novel
classification model, Clarity, which produces realistic counterfactual
explanations over all images. We also present several experiments that give
insights on why these techniques lead to better quality results than those in
the literature. The explanations produced are competitive with the
state-of-the-art and emphasize the importance of selecting a meaningful input
space for training
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