Vi presenterar ett robust system för flerstegsstrukturinlärning (RMMSL) för att på ett robust sätt uppskatta datastrukturerna under antagandet om flerfaldiga små dimensionsgrenrör. I det lokala inlärningsstadiet uppskattar RMMSL effektivt lokalt tangentutrymme genom viktad lågvärdig matrisfaktorisering. I det globala lärandet föreslår vi en robust multiplikatormetod baserad på lokala inlärningsresultat. Den föreslagna klustermetoden är utformad för att få de plattaste grenrören kluster genom att införa en ny böjd nivå likhet funktion. Vår strategi utvärderas och jämförs med toppmoderna metoder på syntetiska data, handskrivna siffror, mänskliga rörelsedata och motorcykelvideor. Vi demonstrerar effektiviteten i det föreslagna tillvägagångssättet, som ger högre klusternoggrannhet, och ger lovande resultat för utmanande uppgifter av mänskliga rörelsesegmentering och rörelseflöde lärande från videor.
Zhao & Medioni REF presenterade en metod baserad på mångfaldig inlärning och tracklets.
Robust Multiple Manifolds Structure Learning
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}