【摘 要】
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随着信息技术的发展,真实数据往往具有多视角的特性,即同一对象数据由多个模态或多个数据源构成。例如,对同一物体可以由其图片展示其特征,也可由语言描述其属性信息;一张自然图像可从颜色、形状、纹理等不同角度分别提取信息,由其共同表示。由于机器学习任务很大程度上依赖于数据的特征表示,而表示学习方法可以减少人工设计的难度和随意性,自动地从数据中学习出高效的表征。无论是监督还是无监督的任务,借助多视角数据丰富
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随着信息技术的发展,真实数据往往具有多视角的特性,即同一对象数据由多个模态或多个数据源构成。例如,对同一物体可以由其图片展示其特征,也可由语言描述其属性信息;一张自然图像可从颜色、形状、纹理等不同角度分别提取信息,由其共同表示。由于机器学习任务很大程度上依赖于数据的特征表示,而表示学习方法可以减少人工设计的难度和随意性,自动地从数据中学习出高效的表征。无论是监督还是无监督的任务,借助多视角数据丰富的特征进行紧致的统一表示学习,是提升数据分析的重要研究方向。本文以多视角数据的紧致表示学习为研究目标,在监督和无监督的任务场景下,研究了如何有效利用一致性与互补性来融合多源信息,具体如下:（1）多度量协同的多视角表示学习方法。在监督学习情景下,本文提出了一种基于度量学习的多视角特征融合方法。该方法通过改进的线性判别分析方法为每个视角学习特定的度量函数,保持其独特性,同时借助希尔伯特-施密特独立性准则最大化不同视角间的相关性,实现了在核空间中各个特征表示的一致性。实验结果表明了所学表示在分类任务上可以取得较好的性能。（2）基于嵌套自编码器的多视角表示学习方法。在无监督学习情景下,本文提出了一种嵌套的自编码网络模型。该模型一方面利用内层的自编码器为每个视角的数据提取各自的特征表示。另一方面不同于一般方法将其映射到共同的子空间中,外层的自编码器在共同的隐表示输入下,重构出各个视角的特征,使得隐表示灵活地平衡了多视角的一致性与互补性。实验验证了所学表示在分类与聚类任务上具有优越的性能。
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