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Learning Representation for Multi-View Data Analysis

Models and Applications

Zhengming Ding, Handong Zhao, Yun Fu
137,45 €
+ 274 points
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Description

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.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
268
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9783030007331
Date de parution :
17-12-18
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
566 g

Les avis