【摘 要】
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随着数据收集和特征提取技术的发展,数据可以由不同类型的特征描述。例如,一个人可以由人脸、指纹以及签名等不同类型的信息表示;一张图像可以由纹理、颜色以及形状等不同类型的特征表示。来源不同的特征之间既有共享信息,也有互补信息。因此,如何有效地整合多种来源的信息是多视角学习研究中的重点。然而,传统机器学习任务很大程度依赖于标签数据,但标签的获取往往费时费力。因此,如何利用无标签数据辅助完成机器学习任务同
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随着数据收集和特征提取技术的发展,数据可以由不同类型的特征描述。例如,一个人可以由人脸、指纹以及签名等不同类型的信息表示;一张图像可以由纹理、颜色以及形状等不同类型的特征表示。来源不同的特征之间既有共享信息,也有互补信息。因此,如何有效地整合多种来源的信息是多视角学习研究中的重点。然而,传统机器学习任务很大程度依赖于标签数据,但标签的获取往往费时费力。因此,如何利用无标签数据辅助完成机器学习任务同样是重要的研究方向。本文以多视角数据分类任务为研究目标,在监督和半监督情况下研究如何全面探索视角之间的复杂关系,获得令人满意的分类性能,具体如下:（1）基于重分配网络的多视角分类方法（RED-Nets）。在监督学习情景下,本文提出了一个基于注意力机制的多视角集成分类的框架。该方法利用不同的注意力模块从原始视角中选择最优的特征组合,重新构建多个更好的伪视角。同时,该方法利用类标签确保多个伪视角之间的一致性,利用多样性约束确保多个伪视角之间的多样性。实验结果表明所提模型有很好的分类性能。（2）基于图正则重分配网络的多视角半监督分类（GRNet）。在半监督学习情景下,本文在RED-Nets方法基础上引入了图正则损失。图正则约束旨在使RED-Nets网络重构的伪视角能够保持与原始数据一样的近邻结构,保证多个伪视角之间的一致性。基于图正则,大量无标签数据得到充分利用,并辅助RED-Nets网络学习更本质的伪视角。该方法自动平衡多个视角间的复杂关系,且在半监督分类任务上有很好的性能。
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