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实体 Zhiwei Han

Zhiwei Han

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  1. TOOL · CL_135414 ·

    新方法证明了非线性多视图CCA中的子空间识别

    研究人员开发了一种新的方法来识别非线性多视图典型相关分析(CCA)中的子空间。该方法将问题重新构建为识别相关子空间,证明了成对CCA目标仅通过正交歧义即可恢复这些子空间。对于三个或更多视图,聚合方法可以分离共享子空间,同时去除特定于视图的变异。该研究还提供了有限样本统计一致性保证,并通过合成和图像数据集上的实验得到支持。

  2. TOOL · CL_58996 ·

    新理论解释非线性CCA和数据白化

    本文提出了一个理解非线性典型相关分析(CCA)的理论框架。它确立了非线性CCA能够准确识别潜在因子在何种条件下成立,将经典统计方法扩展到表示学习领域。研究强调了数据白化对于稳定学习的必要性,并证明了岭正则化经验CCA收敛于其总体对应物,为近期基于相关性的学习技术提供了严谨的基础。