l*********
Lv.3 学术文献阅读达人
2020/08/27 21:25
深度多视图聚类
本文提出了一种深度多视图聚类方法——多视图谱聚类网络，这是第一种深度多视图谱聚类。由于视图内不变性、视图间一致性、非线性嵌入网络和正交层的协作，MvSCN可以学习一个公共空间，在该公共空间中获得有区别的表示，以提高聚类性能。正交层的设计用来解决梯度反向传播问题和由矩阵分解和神经网络协同产生的平凡解。大量实验表明MvSCN的有效性和快速收敛。
领书计划详情
