論文の概要: Partially Shared Semi-supervised Deep Matrix Factorization with Multi-view Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00993v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 06:59:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-30 15:30:50.178413
• Title: Partially Shared Semi-supervised Deep Matrix Factorization with Multi-view Data
• Title（参考訳）: マルチビューデータを用いた部分共有半教師付き深層行列分解
• Authors: Haonan Huang, Naiyao Liang, Wei Yan, Zuyuan Yang, Weijun Sun
• Abstract要約: 部分共有半教師付き深層行列分解モデル(PSDMF)を提案する。 部分共有深部分解構造、グラフ正規化、半教師付き回帰モデルを統合することにより、PSDMFはコンパクトで効率的な識別表現を学習できる。 5つのベンチマークデータセットの実験により、PSDMFは最先端のマルチビュー学習アプローチよりも優れたパフォーマンスを達成できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.198381558122369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since many real-world data can be described from multiple views, multi-view learning has attracted considerable attention. Various methods have been proposed and successfully applied to multi-view learning, typically based on matrix factorization models. Recently, it is extended to the deep structure to exploit the hierarchical information of multi-view data, but the view-specific features and the label information are seldom considered. To address these concerns, we present a partially shared semi-supervised deep matrix factorization model (PSDMF). By integrating the partially shared deep decomposition structure, graph regularization and the semi-supervised regression model, PSDMF can learn a compact and discriminative representation through eliminating the effects of uncorrelated information. In addition, we develop an efficient iterative updating algorithm for PSDMF. Extensive experiments on five benchmark datasets demonstrate that PSDMF can achieve better performance than the state-of-the-art multi-view learning approaches. The MATLAB source code is available at https://github.com/libertyhhn/PartiallySharedDMF.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界のデータは複数の視点から記述できるため、多視点学習が注目されている。 行列因数分解モデルに基づいて,様々な手法が提案され,多視点学習に成功している。 近年,多視点データの階層情報を活用するために深層構造に拡張されているが,ビュー特有の特徴やラベル情報は考慮されていない。 これらの問題に対処するため、部分共有半教師付き深層行列分解モデル(PSDMF)を提案する。 部分共有深部分解構造、グラフ正規化、半教師付き回帰モデルを統合することにより、PSDMFは非相関情報の影響を排除してコンパクトかつ識別的な表現を学習することができる。 さらに,PSDMFの効率的な反復更新アルゴリズムを開発した。 5つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、PSDMFは最先端のマルチビュー学習アプローチよりも優れたパフォーマンスを達成できることが示された。 MATLABのソースコードはhttps://github.com/libertyhhn/PartiallySharedDMFで入手できる。

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