Canonical Correlation Analysis With L2,1-Norm for Multiview Data Representation
Canonical Correlation Analysis With L2,1-Norm for Multiview Data Representation
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使用 L2,1-范数进行多视图数据表示的典型相关分析
DOI：
10.1109/tcyb.2019.2904753
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发表时间：
2020-11
影响因子：
11.8
通讯作者：
Xuelong Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Meixiang Xu;Zhenfeng Zhu;Xingxing Zhang;Yao Zhao;Xuelong Li
对于许多机器学习算法，它们的成功在很大程度上取决于数据表示。在本文中，我们提出$ {\ ell} _ {2,1} $ norm约束规范相关性分析
For many machine learning algorithms, their success heavily depends on data representation. In this paper, we present an ${\ell }_{2,1}$ -norm constrained canonical correlation analys
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DOI：
10.1016/s0893-6080(99)00075-1
发表时间：
1999-12
期刊：
Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
影响因子：
--
作者：
P. L. Lai;C. Fyfe
通讯作者：
P. L. Lai;C. Fyfe
DOI：
10.1109/tkde.2014.2313866
发表时间：
2014-03
影响因子：
8.9
作者：
Lei Zhang;Yao Zhao;Zhenfeng Zhu;Shikui Wei;Xindong Wu
通讯作者：
Lei Zhang;Yao Zhao;Zhenfeng Zhu;Shikui Wei;Xindong Wu
利用视觉-音频-文本特征进行自动电视广告块检测和分割
影响因子：
7.3
作者：
Nan Liu;Yao Zhao;Zhenfeng Zhu
通讯作者：
Zhenfeng Zhu
影响因子：
2.7
作者：
H. Hotelling
通讯作者：
H. Hotelling
DOI：
--
发表时间：
2011-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Paramveer S. Dhillon;Dean P. Foster;L. Ungar
通讯作者：
Paramveer S. Dhillon;Dean P. Foster;L. Ungar