arXiv 机器学习· Andrea Cavallo, Sundeep Prabhakar Chepuri, Charilaos Kanatsoulis, Elvin Isufi·· 7 時間前AI スコア33
典型相关神经网络 CANEs
Canonical Correlation Neural Networks
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AI ガイド
研究者提出典型相关神经网络 CANEs，将视图内与跨视图协方差作为归纳偏置直接求解多视图任务。该架构通过滤波器可控的 Lipschitz 常数界定有限样本扰动下的输出误差，相比经典 CCA 具备更强鲁棒性。在脑成像与运动感知等 7 个数据集上，CANEs 以更少参数达到或超越单视图、双视图及 CCA 基准。
出典：arXiv 机器学习 · arxiv.org