Learning Representation for Multi-View Data Analysis Models and Applications
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
17.12.2018
Abbildungen
X, 268 p. 76 illus., 69 illus. in color.
Verlag
SpringerSeitenzahl
268
Maße (L/B/H)
24,1/16/2,1 cm
Gewicht
536 g
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-030-00733-1
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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