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文檔簡(jiǎn)介
1、從多種數(shù)據(jù)中挖掘信息是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要領(lǐng)域。更具體而言,我們關(guān)心的問題稱為多模學(xué)習(xí),其目標(biāo)是將物體對(duì)象的多樣數(shù)據(jù)信息整合為一種單一表示。盡管過去已經(jīng)有很多的相關(guān)模型被提出來(lái),用來(lái)挖掘不同源數(shù)據(jù)中的信息,但是他們卻不能完成一些重要的任務(wù),比如結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí),維度確定,以及缺失數(shù)據(jù)的處理等。為了能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)這些任務(wù),我們提出了一個(gè)新的統(tǒng)計(jì)模型。相關(guān)的工作成功地發(fā)表在了相關(guān)的國(guó)際會(huì)議中,如CIKM。本論文系統(tǒng)地將這些工作結(jié)合了起來(lái),作為作者工作的
2、一個(gè)綜合總結(jié)。
多模學(xué)習(xí)中最重要的工作是挖掘數(shù)據(jù)中隱空間的結(jié)構(gòu)。CCA和其相關(guān)拓展的方法能夠有效地挖掘數(shù)據(jù)間的共同成分。但是,這些方法往往忽視了各個(gè)模數(shù)據(jù)的獨(dú)立成分,從而導(dǎo)致了信息的丟失。而最近的一些工作,將數(shù)據(jù)間的隱空間劃分為了共同空間和獨(dú)立空間,從而更有效地整合了數(shù)據(jù)。但是,這些模型往往會(huì)需要數(shù)據(jù)的詳細(xì)信息,用來(lái)設(shè)定模型參數(shù),這種要求對(duì)于實(shí)際應(yīng)用來(lái)說(shuō)過于苛刻。
我們將能夠引入稀疏性的ARD先驗(yàn)設(shè)置在投影矩陣上,從
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