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Ding, Zhengming; Zhao, Handong; Fu, Yun

Learning Representation for Multi-View Data Analysis Models and Applications (Gebundene Ausgabe)


Reihe: Advanced Information and Knowledge Processing

Springer-Verlag GmbH, Springer International Publishing AG, Januar 2019


268 S. - Sprache: Englisch - 80 farbige Abbildungen, Bibliographie - 241x159x22 mm Book

ISBN: 3030007332 EAN: 9783030007331

This book equips readers to handle complex multi-view data representation, centered around several major visual applications, sharing many tips and insights through a unified learning framework. This framework is able to model most existing multi-view learning and domain adaptation, enriching readers' understanding from their similarity, and differences based on data organization and problem settings, as well as the research goal. A comprehensive review exhaustively provides the key recent research on multi-view data analysis, i.e., multi-view clustering, multi-view classification, zero-shot learning, and domain adaption. More practical challenges in multi-view data analysis are discussed including incomplete, unbalanced and large-scale multi-view learning. Learning Representation for Multi-View Data Analysis covers a wide range of applications in the research fields of big data, human-centered computing, pattern recognition, digital marketing, web mining, and computer vision.


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Produktdetails

Broadens your understanding of multi-view data analysis Explains how to design an effective multi-view data representation model Reinforces multi-view representation principles with real-world practices

Inhaltsverzeichnis

Introduction.- Multi-view Clustering with Complete Information.- Multi-view Clustering with Partial Information.- Multi-view Outlier Detection.- Multi-view Transformation Learning.- Zero-Shot Learning.- Missing Modality Transfer Learning.- Deep Domain Adaptation.- Deep Domain Generalization.


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