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基于多模式深度学习的一种新型交叉模态散列算法
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上传时间: 2021-03-01
详细说明：随着多模式数据在Web上的普及，跨媒体检索已成为研究的热点。现有的跨模式哈希方法假设存在由多模式特征共享的潜在空间，并通过线性投影将异构数据嵌入到联合抽象空间中。 。 但是，这些方法对数据的噪声很敏感，并且在现实应用中无法使用没有标签的数据和多值数据而缺少值。 为了解决这些挑战，本文提出了一种新颖的基于多模式深度学习的哈希（MDLH）算法。 特别地，MDLH采用深度神经网络将异构特征编码为紧凑的通用表示，并基于通用表示学习哈希函数。 在监督训练阶段对整个模型的参数进行了微调。 在两个标准数据集上的实验表明，在交叉模式检索中，我们的方法比其他方法获得了更有效的结果。
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