基于典型相关分析的多视图学习方法综述

多视图学习是将不同来源的特征子集加以融合的策略。典型相关分析是多视图学习中的重要方法，旨在最大化不同视图之间的相关性。传统的典型相关分析仅能计算两个视图之间的线性相关性，无法应用于包含多个视图或包含非线性相关性的数据集。此外，如果将典型相关分析应用于有监督任务，其作为一种无监督方法将导致标签信息的浪费。针对上述问题，提出大量非线性的、针对多个视图的、有监督的基于典型相关分析的多视图学习方法。首先，概述经典的基于典型相关分析的多视图方法；然后介绍这些方法在模式识别、跨模态检索和分类，以及多视图嵌入中的典型应用；最后，对基于典型相关分析的多视图学习方法面临的挑战和未来研究方向进行了总结和展望。...

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Published in智能科学与技术学报 Vol. 4; no. 1; pp. 14 - 26
Main Authors 郭陈凤, 伍冬睿
Format Journal Article
LanguageChinese
Published POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD 01.03.2022
Subjects
典型相关分析
多模态检索
多视图学习
多视图嵌入
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ISSN2096-6652
DOI10.11959/j.issn.2096-6652.202206

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Abstract 多视图学习是将不同来源的特征子集加以融合的策略。典型相关分析是多视图学习中的重要方法，旨在最大化不同视图之间的相关性。传统的典型相关分析仅能计算两个视图之间的线性相关性，无法应用于包含多个视图或包含非线性相关性的数据集。此外，如果将典型相关分析应用于有监督任务，其作为一种无监督方法将导致标签信息的浪费。针对上述问题，提出大量非线性的、针对多个视图的、有监督的基于典型相关分析的多视图学习方法。首先，概述经典的基于典型相关分析的多视图方法；然后介绍这些方法在模式识别、跨模态检索和分类，以及多视图嵌入中的典型应用；最后，对基于典型相关分析的多视图学习方法面临的挑战和未来研究方向进行了总结和展望。
AbstractList 多视图学习是将不同来源的特征子集加以融合的策略。典型相关分析是多视图学习中的重要方法，旨在最大化不同视图之间的相关性。传统的典型相关分析仅能计算两个视图之间的线性相关性，无法应用于包含多个视图或包含非线性相关性的数据集。此外，如果将典型相关分析应用于有监督任务，其作为一种无监督方法将导致标签信息的浪费。针对上述问题，提出大量非线性的、针对多个视图的、有监督的基于典型相关分析的多视图学习方法。首先，概述经典的基于典型相关分析的多视图方法；然后介绍这些方法在模式识别、跨模态检索和分类，以及多视图嵌入中的典型应用；最后，对基于典型相关分析的多视图学习方法面临的挑战和未来研究方向进行了总结和展望。
Author 伍冬睿
郭陈凤
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