Vi presenterar en allmän metod med hjälp av kärnkanonisk korrelationsanalys för att lära oss en semantisk representation till webbbilder och tillhörande text. Det semantiska utrymmet ger en gemensam representation och möjliggör en jämförelse mellan text och bild. I experimenten tittar vi på två metoder för att hämta bilder baserade på endast deras innehåll från en textfråga. Vi jämför ortogonalisering tillvägagångssätt mot en standard korsrepresentation hämtning teknik som kallas den generaliserade vektorrymd modell.
Hardoon m.fl. REF Audio använde kärnan CCA (KCCA) för att lära sig semantisk representation av bilder och tillhörande text.
Canonical Correlation Analysis: An Overview with Application to Learning Methods
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}