सेल्फ-सुपरवाइज्ड डीबीस्कैन
सेल्फ-सुपरवाइज्ड डीबीस्कैन (Self-supervised DBSCAN) एक दो-चरणीय अनसुपरवाइज्ड पाइपलाइन है जो पहले एक प्रीटेक्स्ट टास्क — जैसे कंट्रास्टिव लर्निंग या मास्क्ड रिकंस्ट्रक्शन — पर एक न्यूरल एनकोडर को प्रशिक्षित करती है ताकि बिना लेबल वाले डेटा से कॉम्पैक्ट, सिमेंटिक रूप से सार्थक एम्बेडिंग उत्पन्न की जा सके, और फिर किसी भी क्लास लेबल की आवश्यकता के बिना मनमाने ढंग से आकार के क्लस्टर खोजने के लिए परिणामी एम्बेडिंग स्पेस में डीबीस्कैन (DBSCAN) लागू करती है।
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स्रोत
- Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., & Xu, X. (1996). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. In Proceedings of the 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96), pp. 226–231. AAAI Press. link ↗
- Zhan, X., Liu, Z., Luo, P., Tang, X., & Loy, C. C. (2018). Rethinking deep neural network training for face recognition: A geometric approach. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 2045–2054. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Representation Learning with DBSCAN Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/self-supervised-dbscan
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