Abstrakt. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt, multi-view Laplacian stöd vektor maskiner (SVMs), för semi-övervakade lärande under multiview scenariot. Det integrerar mångfaldig legalisering och multi-view legalisering i den vanliga formuleringen av SVMs och är en naturlig förlängning av SVMs från övervakad lärande till flera-vy semi-övervakat lärande. Funktionsoptimeringsproblem i en reproducerande kärna Hilbert utrymme omvandlas till en optimering i en finit-dimensionell Euclidean utrymme. Efter att ha tillhandahållit en teoretisk gräns för den föreslagna metodens generaliseringsprestanda, ger vi vidare en formulering av den empiriska Rademacher komplexiteten som påverkar bundet avsevärt. Från denna gräns och den empiriska Rademacher komplexitet, kan vi få insikter i de roller som spelas av olika legalisering termer till generalisering prestanda. Experimentella resultat på syntetiska och verkliga datamängder presenteras, som validerar effektiviteten av den föreslagna multi-view Laplacian SVMs strategi.
Sun REF föreslog Laplacian stöd vektor maskiner för multi-view classi  skacation.
Multi-view Laplacian Support Vector Machines
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}