論文の概要: Cross-view Graph Contrastive Representation Learning on Partially Aligned Multi-view Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04906v1
• Date: Tue, 8 Nov 2022 09:19:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 17:15:33.686695
• Title: Cross-view Graph Contrastive Representation Learning on Partially Aligned Multi-view Data
• Title（参考訳）: 部分配向多視点データを用いたクロスビューグラフコントラスト表現学習
• Authors: Yiming Wang, Dongxia Chang, Zhiqiang Fu, Jie Wen, Yao Zhao
• Abstract要約: マルチビュー表現学習は、過去数十年間で急速に発展し、多くの分野に応用されてきた。 本稿では,多視点情報を統合してデータアライメントを行い,潜在表現を学習する,新しいクロスビューグラフコントラスト学習フレームワークを提案する。 複数の実データを用いて実験を行い,クラスタリングおよび分類作業における提案手法の有効性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.491074276133325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-view representation learning has developed rapidly over the past decades and has been applied in many fields. However, most previous works assumed that each view is complete and aligned. This leads to an inevitable deterioration in their performance when encountering practical problems such as missing or unaligned views. To address the challenge of representation learning on partially aligned multi-view data, we propose a new cross-view graph contrastive learning framework, which integrates multi-view information to align data and learn latent representations. Compared with current approaches, the proposed method has the following merits: (1) our model is an end-to-end framework that simultaneously performs view-specific representation learning via view-specific autoencoders and cluster-level data aligning by combining multi-view information with the cross-view graph contrastive learning; (2) it is easy to apply our model to explore information from three or more modalities/sources as the cross-view graph contrastive learning is devised. Extensive experiments conducted on several real datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method on the clustering and classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,多視点表現学習が急速に発展し,様々な分野に応用されている。 しかし、以前の作品の多くは、それぞれの視点が完備で整列していると仮定していた。 これにより、ビューの欠如や非整合といった実用的な問題に遭遇すると、パフォーマンスが必然的に低下する。 部分整列型多視点データにおける表現学習の課題を解決するために,多視点情報を統合してデータの整列と潜在表現の学習を行うクロスビューグラフコントラスト学習フレームワークを提案する。 提案手法は,(1)マルチビュー情報とクロスビューグラフコントラスト学習を組み合わせることにより,ビュー固有オートエンコーダとクラスタレベルのデータアライメントによるビュー固有表現学習を同時に行うエンドツーエンドフレームワークであり,(2)クロスビューグラフコントラスト学習が考案されたことにより,3つ以上のモダリティ/ソースからの情報を探索するモデルを適用することが容易である。 複数の実データを用いた大規模実験により,提案手法がクラスタリングと分類タスクに有効であることを示す。

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