Towards Efficient Multi-view Representation Learning
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of deep neural networks (DNNs) has drawn unprecedented interest in the study of various contents such as image, audio, video, to name a few. However, due to the data-driven nature, the high computational requirement and slow running time are considered as Achilles’ heels of DNN-based algorithms, limiting the progress of DNNs in time-sensitive applications. Recently, distinct discriminant canonical correlation analysis network (DDCCANet), a multi-view neural network, has shown great generalizability across multiple application domains, both analytically and experimentally. However, Although the computational requirement and running time by DDCCANet are more manageable than DNN-based algorithms, they can be substantially further improved. This paper proposes two new algorithms for multi-view feature representation learning, namely incremental DDCCANet (IDDCCANet) with substantial save in computational memory and GPU-accelerated DDCCANet (GADDCCANet) with drastically accelerated running time, forming a practically significant platform for multi-view feature representation learning. To validate the power of the proposed algorithms, experiments are conducted on several data sets with different types of inputs (e.g., raw image pixels, classical and DNN-based features). Experimental results clearly show that the proposed algorithms provide promising solutions to address the two longstanding challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».