Abstract-Learning om multiview data innebär många tillämpningar, såsom video förståelse, bildklassificering, och sociala medier. Men när datadimensionen ökar dramatiskt är det viktigt men mycket svårt att ta bort redundanta funktioner i multiview-funktionens val. I detta dokument föreslår vi en ny funktionsvalalgoritm, multiview rank minimization-based Lasso (MRM-Lasso), som gemensamt använder Lasso för sparsamt funktionsval och rangminimering för att lära sig relevanta mönster över vyer. Istället för att helt enkelt integrera flera Lasso från vynivå fokuserar vi på prestandan hos provnivå (prov signifikans) och introducera mönsterspecifika vikter i MRM-Lasso. Vikterna används för att mäta varje provs bidrag till etiketterna i den aktuella vyn. Dessutom fångas den latenta korrelationen mellan olika vyer med framgång genom att lära sig en lågvärdig matris bestående av mönsterspecifika vikter. Den alternerande riktningsmetoden för multiplikatorer tillämpas för att optimera den föreslagna MRM-Lasso. Experiment på fyra verkliga datamängder visar att funktioner som valts ut av MRM-Lasso har bättre multiview klassificering prestanda än baslinjerna. Dessutom visas mönsterspecifika vikter vara betydelsefulla för att lära sig om multivydata, jämfört med vyspecifika vikter. Index Terms-Lasso, lågrankad matris, mönsterspecifika vikter, glest urval av multiview-funktioner.
Särskilt MRM-Lasso-metoden i REF fångade latenta korrigeringar över olika vyer genom att lära sig en låg rank matris bestående av mönsterspecifika vikter.
MRM-Lasso: A Sparse Multiview Feature Selection Method via Low-Rank Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}