自动加权多视图稀疏重构嵌入
机器学习
2019-01-09 v1 信号处理
机器学习
摘要
随着多媒体时代的发展，多视图数据在各个领域产生。与单视图数据相比，多视图数据带来更多有用信息，应被仔细挖掘。因此，充分开发嵌入在多个视图中的互补信息以提升许多任务的性能至关重要。特别是对于高维数据，如何开发多视图降维算法以获得低维表示十分重要且具有挑战性。本文提出一种名为自动加权多视图稀疏重构嵌入（AMSRE）的新型多视图降维算法来处理该问题。AMSRE 充分利用来自多个视图的特征之间的稀疏重构相关性。此外，它配备了一种自动加权技术，以根据各视图的贡献对其进行区分对待。各种实验验证了所提 AMSRE 的优异性能。
引用
@article{arxiv.1901.02352,
title = {Auto-weighted Mutli-view Sparse Reconstructive Embedding},
author = {Huibing Wang and Haohao Li and Xianping Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.02352},
year = {2019}
}