Abstract-Learning framträdande representationer av multiview data är ett viktigt steg i många tillämpningar såsom bildklassificering, hämtning och annotering. Standard prediktiva metoder, såsom stöd vektor maskiner, ofta direkt använda alla tillgängliga funktioner utan att ta hänsyn till förekomsten av distinkta åsikter och den resulterande synen beroenden, samstämmighet, och komplementaritet som erbjuder viktiga insikter till semantiken av data, och erbjuder därför svaga prestanda och är oförmögna att stödja viewlevel analys. I detta dokument presenteras en statistisk metod för att lära sig en prediktiv subrymdsrepresentation som ligger till grund för flera vyer. Vår strategi är baserad på en multiview latent subspace Markov nätverk (MN) som uppfyller en svag villkorlig självständighet antagande att multiview observationer och svarsvariabler är villkorligt oberoende med tanke på en uppsättning latenta variabler. För att lära oss den latenta subrymden MN utvecklar vi en stor marginalmetod som tillsammans maximerar datasannolikheten och minimerar en förutsägelseförlust på träningsdata. Lärande och slutsatser görs effektivt med en kontrasterande divergensmetod. Slutligen utvärderar vi omfattande stora marginal latent MN på verkliga bild och hotell översyn dataset för klassificering, regression, bild annotation, och hämtning. Våra resultat visar att den stora marginalen tillvägagångssätt kan uppnå betydande förbättringar i form av förutsägelse prestanda och upptäcka prediktiva latenta subrymd representationer.
I REF föreslås en storskalig inlärningsmetod för att upptäcka prediktiv latent subspace Markov Network genom att kombinera datasannolik maximering och utbildning data prediktion förlustminimering.
Large-Margin Predictive Latent Subspace Learning for Multiview Data Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}