文件名称:
MvDSCN:“多视图深度子空间聚类网络”论文的正式张量流实现-源码
开发工具:
文件大小: 26mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：数字视频广播网
:game_die: 用于“多视图深度子空间群集网络”的Tensorflow回购
（提交给TIP 2019 ）
概述
在这项工作中，我们通过以端到端的方式学习多视图自表示矩阵，提出了一种新颖的多视图深子空间聚类网络（MvDSCN）。 MvDSCN由两个子网组成，即分集网络（Dnet）和通用网络（Unet）。 在深度卷积自动编码器上建立潜在空间，并使用完全连接的层在潜在空间中学习自表示矩阵。 Dnet学习特定于视图的自表示矩阵，而Unet学习所有视图的公共自表示矩阵。 为了利用多视图表示的互补性，引入希尔伯特·施密特独立标准（HSIC）作为分集正则化，可以捕获非线性和高阶视图间关系。 由于不同的视图共享相同的标签空间，因此每个视图的自表示矩阵通过通用性正则化与公共视图对齐。
要求
张量流
科学的
麻木
斯克莱恩
蒙克雷斯
用法
通过发布结果进行测试：
python main.py --t
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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