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基于融合表征的多視圖學習方法 版權信息
- ISBN：9787560669304
- 條形碼：9787560669304 ; 978-7-5606-6930-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于融合表征的多視圖學習方法 內容簡介
本書介紹了基于融合表征的多視圖學習方法的基礎概念、技術應用及研究現狀和系列方法。全書共5章，大致分為2部分：第1部分(第1章)介紹多視圖學習的基本概念、主要技術手段及研究現狀；第2部分(第2-5章)介紹了四種多視圖學習方法——基于視圖相關性與融合表征效果的關聯性分析方法、基于雙反饋機制的多視圖相關性增強表征學習方法、基于多視圖深層特征增強的隱空間融合表征方法、基于多視圖差異性和一致性的的聚類融合增強學習方法)，這部分內容先對問題背景進行剖析，介紹相關基礎模型，再詳細描述方法框架及原理，然后介紹方法的應用效果，由淺到深，便于讀者深入了解各種方法，從中挖掘出有意義的改進點，便于后續研究的開展。
基于融合表征的多視圖學習方法 目錄
第1章 多視圖學習概述
1.1 研究背景
1.2 基礎模型
1.3 方法描述
1.3.1 基于子空間學習的多視圖學習
1.3.2 基于協同訓練的多視圖學習
1.3.3 基于多核學習的多視圖學習
1.3.4 基于圖模型的多視圖學習
1.3.5 基于特定任務的多視圖學習
1.4 應用挑戰
1.5 本章小結
第2章 基于多視圖相關性與融合表征效果的關聯性分析方法
2.1 研究背景
2.2 基礎模型
2.2.1 信息系數
2.2.2 典型相關性分析
2.3 方法描述
2.4 應用案例
2.4.1 方案設計
2.4.2 數據集
2.4.3 運行設置與環境
2.4.4 評測標準
2.4.5 視圖相關性計算結果與分析
2.4.6 基于融合表征的分類結果與分析
2.4.7 相關性與融合效果的關聯性分析
2.5 本章小結
第3章 基于雙反饋機制的多視圖相關性增強表征學習方法
3.1 研究背景
3.2 基礎模型
3.2.1 卷積神經網絡
3.2.2 膠囊網絡
3.2.3 深度廣義相關性分析
3.3 方法描述
3.3.1 單視圖表征學習
3.3.2 視圖內判別性特征學習
3.3.3 視圖間融合表征學習
3.4 應用案例
3.4.1 方案設計
3.4.2 數據集
3.4.3 運行設置與環境
3.4.4 評測標準
3.4.5 基準方法
3.4.6 分類任務結果與分析
3.4.7 聚類任務結果與分析
3.4.8 模型超參數可視化
3.5 本章小結
第4章 基于多視圖深層特征增強的隱空間融合表征方法
4.1 研究背景
4.2 基礎模型
4.3 方法描述
展開全部
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