Contrastive Multi-View Kernel Learning

Kernel method is a proven technique in multi-view learning. It implicitly defines a Hilbert space where samples can be linearly separated. Most kernel-based multi-view learning algorithms compute a kernel function aggregating and compressing the views into a single kernel. However, existing approach...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence Ročník 45; číslo 8; s. 9552 - 9566
Hlavní autoři:	Liu, Jiyuan, Liu, Xinwang, Yang, Yuexiang, Liao, Qing, Xia, Yuanqing
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States IEEE 01.08.2023 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Algorithms Cluster Analysis Clustering Contrastive learning Fuses Hilbert space Kernel kernel function Kernel functions kernel method Machine learning multi-view clustering multiple kernel clustering Optimization Partitioning algorithms Semantics Support vector machines
ISSN:	0162-8828, 1939-3539, 2160-9292, 1939-3539
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!