Selbstüberwachtes Gaußsches Mischmodell
Ein selbstüberwachtes Gaußsches Mischmodell (SS-GMM) kombiniert selbstüberwachtes Repräsentationslernen mit einem probabilistischen Gaußschen Mischprior, um aussagekräftige Cluster in unbeschrifteten oder teilweise beschrifteten Daten zu entdecken. Durch die Nutzung von Pretext-Aufgaben zum Lernen reichhaltiger Einbettungen vor der Anpassung eines GMM erreicht es eine Clusterqualität, die Standard-GMMs, die auf Rohdaten angewendet werden, selten erreichen, insbesondere bei komplexen Bild-, Text- oder biologischen Daten.
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Quellen
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Gaussian Mixture Model (SS-GMM). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/self-supervised-gaussian-mixture-model
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