Abstrakt. Vi studerar problemet med mångfaldig anpassning, som syftar till att "anpassa" olika datauppsättningar som delar en liknande inneboende mångfald under viss tillsyn. Till skillnad från traditionella metoder som bygger på parvisa överensstämmelser mellan de två datamängderna behöver vår metod bara viss relativ jämförelseinformation som "A är mer lik B än A är C". Denna metod ger ett mer flexibelt sätt att förvärva förkunskaper för anpassning, därmed kan hantera situationer där motsvarande par är svåra eller omöjliga att identifiera. Vi optimerar vårt mål baserat på de grafer som ger diskreta approximationer av grenröret. Dessutom formuleras problemet som ett problem med halvdefinierad programmering (SDP) som lätt kan lösas. Slutligen presenteras experimentella resultat för att visa hur effektiv vår metod är.
För att hantera situationer där det är omöjligt att identifiera motsvarande par föreslogs en semifinita Ref-strategi.
Semi-definite Manifold Alignment
{'venue': 'ECML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}