multiview learning | BriefGPT

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mvlearnR 和 Shiny 应用于多视图学习
mvlearnR 是一个用于多源、多视角或多模态数据集成的软件包和 Shiny 应用程序，并提供了统计和机器学习方法以及图形工具，便于用户进行综合分析和深入了解复杂疾病机制。
PDF7 months ago
增强即自动网络：面向医学图像分割的增强驱动对比多视角学习
该研究提出了一种高效的多视图学习框架，通过与各种变换的多个增强视图进行比较，对比学习不变的血管特征表示，以克服数据短缺问题并提高泛化能力，同时将注意机制集成到卷积神经网络中，用于进一步捕捉复杂的连续曲线状血管结构。该方法在 CHASE-DB
PDF8 months ago
ICLR理解基于潜在相关性的多视角学习和自监督：一个可识别性视角
本文旨在从潜在组件识别的角度理解基于最大化相关性的深度多视角学习，并采用一种直观的生成模型来分析多视角数据，它是共享和私有组件的不同非线性混合物，通过最大化潜在相关性，可以保证从各个视角提取共享组件（在一定程度上）并且还证明了通过适当的正则
PDF3 years ago
EMNLP多重视角学习：多语言和多表示实体分类
本文提出使用多视角学习的方法，以提高知识库的实体类型信息的准确性和覆盖范围，通过研究不同的语言和表示方法的组合，实现了在维基百科上进行实体类型判断，提出了一个多语言、多视角的数据集 MVET。
PDF6 years ago
从两块岩石中获取水：最大化互信息
通过同一的信息理论方法，我们建立了学习问题、共训练、预测引导无需验证及与同行预测相关之间的自然联系。我们通过将问题转化为优化问题来展示如何将数据的两个视图进行最优组合，同时，我们从独立条件出发，提出了预测引导机制，使得真话坦白成为单任务和多
PDF6 years ago
多视角深度学习预测 Twitter 用户位置
本文提出了一种名为 MENET (Multi-Entry Neural Network Architecture) 的深度学习模型，能够综合使用利用 Twitter 用户生成内容、用户间连接性以及元数据等多种数据表示方式进行 Twitter
PDF7 years ago
针对稀疏图中的链接预测任务，使用矩阵分解和自编码器进行 Dropout 训练
研究了应用矩阵分解和自编码器两种方法来解决稀疏图中的链接预测问题，提出了一种名为 MF + AE 的新模型，并表明这两种方法尤其在多视图学习方面是有联系的。在六个真实的稀疏图数据集上进行了实验，表明 MF + AE 明显优于竞争方法，特别是
PDF9 years ago
Sherlock: 图像中可扩展的事实学习
本研究提出了在图像中可扩展和统一地理解事实的方案，通过学习有结构的视觉事实，实现了一种均一且具有通用性的视觉理解，并在拓展了结构化事实的多个数据集以及超过 202,000 个事实和 814,000 个图像的大规模数据集中应用了所研究的方法。
PDF9 years ago
ACL多语言多模态表征学习的桥式相关神经网络
提出了一种用于多视图学习的通用模型，通过一个中间视图的并行数据，实现了多个视图之间的共同表示，并在多语言文本分类和多模式检索任务中取得了最先进的结果。
PDF9 years ago
多视角潜变量模型的非参数估计
本文介绍了使用核方法进行多视图潜变量模型学习的理论。方法利用复现核希尔伯特空间嵌入多视图潜变量的联合分布，并提出了一种有效的张量幂法来恢复潜变量参数。实验结果展示了该非参数模型在多个方面都优于现有光谱算法和 EM 算法。
PDF11 years ago
多视角 Hessian 判别稀疏编码图像注释
本文提出了一种多视学习的稀疏编码方法，该方法无缝集成了 Hessian 正则化和判别式稀疏编码，可用于图像注释，通过对 PASCAL VOC'07 数据集进行广泛实验，表明了该方法的有效性。
PDF11 years ago