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视频简介： 本次报告中，主要汇报如何利用多模态数据在个体和个体间关系的一致性实现无监督学习。通过对传统谱聚类进行重铸，构建一个正交化层使其具有可微特性，从而用于端到端的神经网络嵌入。该工作在国际上较早地将多模态聚类从浅层模型推广到深层模型，其在分类、聚类及检索中均取得当时较好效果。
来源：CCF DL-彭玺
内容资源由项目单位提供
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