Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Aligned Canonical Correlation Analysis: Preliminary Formulation and Proof-of-Concept Results

論文の概要: Towards Aligned Canonical Correlation Analysis: Preliminary Formulation and Proof-of-Concept Results

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00296v2
Date: Fri, 8 Dec 2023 01:04:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-11 17:53:27.102091
Title: Towards Aligned Canonical Correlation Analysis: Preliminary Formulation and Proof-of-Concept Results
Title（参考訳）: 直交正準相関解析に向けて:予備定式化と概念実証
Authors: Biqian Cheng, Evangelos E. Papalexakis, Jia Chen
Abstract要約: 正準相関解析(CCA)は、データの複数のビューを最大相関した潜在空間に埋め込むために広く応用されている。従来の手法で要求される様々なデータ視点の整合性は、多くの実践例において不明確である。本稿では、アライメントとマルチビュー埋め込みを反復的に解決し、この問題に対処する新しいフレームワークであるACCAを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.933535396099733
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Canonical Correlation Analysis (CCA) has been widely applied to jointly embed multiple views of data in a maximally correlated latent space. However, the alignment between various data perspectives, which is required by traditional approaches, is unclear in many practical cases. In this work we propose a new framework Aligned Canonical Correlation Analysis (ACCA), to address this challenge by iteratively solving the alignment and multi-view embedding.
Abstract（参考訳）: 正準相関解析(CCA)は、データの複数のビューを最大相関した潜在空間に埋め込むために広く応用されている。しかしながら、従来のアプローチで要求される様々なデータ視点の整合は、多くの実用的なケースにおいて不明確である。本研究では、アライメントとマルチビューの埋め込みを反復的に解決し、この問題に対処する新しいフレームワークであるACCA(Aligned Canonical correlation Analysis)を提案する。

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