Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multiview Variational Graph Autoencoders for Canonical Correlation Analysis

論文の概要: Multiview Variational Graph Autoencoders for Canonical Correlation Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16132v3
Date: Mon, 4 Oct 2021 12:39:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-01 16:19:41.350077
Title: Multiview Variational Graph Autoencoders for Canonical Correlation Analysis
Title（参考訳）: 標準相関解析のための多視点変分グラフオートエンコーダ
Authors: Yacouba Kaloga and Pierre Borgnat and Sundeep Prabhakar Chepuri and Patrice Abry and Amaury Habrard
Abstract要約: 本稿では,変分法に基づく新しい多視点標準相関解析モデルを提案する。これは、利用可能なグラフベースの幾何学的制約を考慮に入れた最初の非線形モデルである。複数のビューで大規模なデータセットを処理するにはスケーラブルである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.30313704251483
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a novel multiview canonical correlation analysis model based on a variational approach. This is the first nonlinear model that takes into account the available graph-based geometric constraints while being scalable for processing large scale datasets with multiple views. It is based on an autoencoder architecture with graph convolutional neural network layers. We experiment with our approach on classification, clustering, and recommendation tasks on real datasets. The algorithm is competitive with state-of-the-art multiview representation learning techniques.
Abstract（参考訳）: 本稿では,変分法に基づく新しい多視点標準相関解析モデルを提案する。これは、利用可能なグラフベースの幾何学的制約を考慮した最初の非線形モデルであり、複数のビューで大規模データセットを処理するためにスケーラブルである。グラフ畳み込みニューラルネットワーク層を備えたオートエンコーダアーキテクチャに基づいている。我々は、実際のデータセットの分類、クラスタリング、レコメンデーションタスクに関するアプローチを実験する。このアルゴリズムは最先端のマルチビュー表現学習技術と競合する。

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