Multiview Spectral Embedding

大数据平台上的跨模态多视图聚类算法研究随着信息技术的迅速发展和大数据的快速积累，数据的多模态性以及视图的多样性已经成为一个常见的现象。

在大数据平台上，跨模态多视图数据的聚类分析变得越来越重要。

在这种情况下，跨模态多视图聚类算法的研究成为了一个关键的课题。

跨模态多视图聚类算法可以从不同模态的数据中提取信息，并将不同视图的数据结合在一起，以获得更全面的数据分析结果。

研究人员已经提出了许多跨模态多视图聚类算法，其中最常用的包括多核学习和谱聚类等。

多核学习是一种基于核技巧的机器学习方法，它可以有效地从不同视图的数据中提取有用的特征。

通过将不同视图的数据映射到不同的核函数中，多核学习可以从不同的角度对数据进行建模，并提取出不同的特征。

这些特征可以用于聚类分析，从而得到更准确和全面的聚类结果。

谱聚类是另一种常用的聚类算法，它是基于图论和谱图理论的。

在跨模态多视图聚类中，谱聚类可以将不同视图的数据转化为图的形式，并通过图的切割和图的谱分析来进行聚类。

谱聚类的优点是可以充分利用不同视图数据之间的关系，从而提高聚类的准确性和效果。

除了多核学习和谱聚类，还有其他一些跨模态多视图聚类算法也得到了广泛的研究和应用。

例如，基于领域的聚类算法可以通过考虑数据在不同视图空间中的分布来进行聚类，从而提高聚类的精度。

基于张量分解的聚类算法可以将不同视图的数据表示为一个高阶张量，并通过张量分解来进行聚类分析。

这些算法在跨模态多视图聚类中发挥着重要的作用，并取得了一定的研究成果。

然而，跨模态多视图聚类算法仍然存在一些挑战和困难。

首先，不同视图之间的数据可能存在不一致性和不完整性，如缺失数据和噪声数据。

这会导致聚类结果的不准确性。

其次，跨模态多视图数据的维度往往很高，这增加了数据处理和计算的难度。

再次，不同视图之间的关系可能很复杂，传统的聚类算法很难处理这种复杂性。

因此，开发更有效和准确的跨模态多视图聚类算法仍然是一个具有挑战性的课题。

基于正负样本和Bi-LSTM 的文本相似度匹配模型①周艳平, 朱小虎(青岛科技大学 信息科学技术学院, 青岛 266061)通讯作者: 朱小虎摘　要: 相似度匹配是自然语言处理领域一个重要分支, 也是问答系统抽取答案的重要途径之一. 本文提出了一种基于正负样本和Bi-LSTM 的文本相似度匹配模型, 该模型首先为了提升问题和正确答案之间的相似度, 构建正负样本问答对用于模型训练; 其次为了解决分词错误引起的实验误差, 采用双层嵌入词向量方法进行预训练; 再次为了解决注意力机制导致的特征向量向后偏移的问题, 在特征提取之前, 采取内部注意力机制方法; 然后为了保留重要的时序特性, 采用Bi-LSTM 神经网络进行数据训练; 最后为了能在语义层次上计算相似度, 提出一种包含语义信息的相似度计算函数. 将本文提出的文本相似度匹配模型在公共数据集DuReader 上进行了仿真实验, 并和其他模型进行对比分析, 实验结果表明, 提出的模型不仅准确率高且鲁棒性好, top-1准确率达到78.34%.关键词: 问答系统; 相似度匹配; 正负样本; Bi-LSTM引用格式: 周艳平,朱小虎.基于正负样本和Bi-LSTM 的文本相似度匹配模型.计算机系统应用,2021,30(4):175–180. /1003-3254/7846.htmlText Similarity Matching Model Based on Positive and Negative Samples and Bi-LSTMZHOU Yan-Ping, ZHU Xiao-Hu(College of Information Science and Technology, Qingdao University of Science & Technology, Qingdao 266061, China)Abstract : Similarity matching is crucial for natural language processing and also for extracting answers from the question answering system. This study proposes a model of text similarity matching based on positive and negative samples and Bi-LSTM. Firstly, this model constructs question answering pairs for positive and negative samples in model training,improving the similarity between a question and its correct answer. Secondly, it applies the dual-layer word vector embedding for pre-training to solve the experimental error caused by segmentation mistakes. Thirdly, it adopts the internal attention mechanism before feature extraction to solve the backward offset of the characteristic vectors caused by the attention mechanism. Then this model trains the data on the Bi-LSTM neural network to retain important temporal characteristics. Finally, it puts forward a similarity calculation function including semantic information to calculate similarity at the semantic level. The model proposed in this study is simulated on the public data set DuReader and compared with other models. The experimental results show that the proposed model has high accuracy and good robustness, and the accuracy of top-1 reaches 78.34%.Key words : question answering system; similarity match; positive and negative samples; Bi-LSTM计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(4):175−180 [doi: 10.15888/ki.csa.007846] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 国家自然科学基金(61402246); 山东省高等学校科技计划(J14LN31)Foundation item: National Natural Science Foundation of China (61402246); Science and Technology Plan of Colleges and Universities in Shandong Province (J14LN31)收稿时间: 2020-07-30; 修改时间: 2020-08-26; 采用时间: 2020-09-01; csa 在线出版时间: 2021-03-30175随着自然语言处理技术的快速发展, 问答系统已经成为人工智能的前沿领域[1], 例如小米公司的“小爱同学”、苹果公司的“Siri”, 它们能够为用户提供良好的人机交互体验. 相似度匹配[2]是问答系统抽取答案的重要途径之一, 抽取答案的准确性决定了一个问答系统的质量[3].Kumar等[4]通过DMN (动态内存网络)构造了一个改进的问答系统, 该系统主要用于处理输入序列并进行训练. Wang等[5]提出了一种基于注意力机制的Bi-GRU-CapsNet模型, 该模型采用了一种新的“向量输入、输出”传递方案, 其中神经元的输入和输出是向量. Santos等[6]提出了一个具有特征权重的问题和答案的注意力集中双向注意力机制(Attentive pooling). Peters 等[7]提出了一种新的深层语境化单词表示方法ESIM + ELMo, 其中词向量是学习深度双向语言模型(biLM)内部状态的函数. Zhou等[8]提出了一种多视图响应选择模型(Multiview), 该模型集成了来自两个不同视图(单词序列视图和话语序列视图)的信息. 尽管上述方法注意力机制等方法提高了问答匹配的准确性,但包含语义层次信息的相似度匹配和中文分词错误仍然没有解决.根据实验研究, 本文针对问答系统中的上述问题提出一种基于正负样本和Bi-LSTM[9]的文本相似度匹配模型(PN-Bi-LSTM), 该模型不仅解决了包含语义层次信息的相似度匹配和中文分词错误造成的问题, 还提高了中文问答系统问答匹配的准确性.1 模型框架为了最大化问题与正确答案之间的相似度, 并且与错误答案之间的相似度最小, 构建的数据集中, 问答对存在的形式如表1所示.表1 数据集中问答对的形式(Q)青岛的夏天有哪些好玩的地方？(A+)八大关的景色不错, 适合照相. 八大关有万国建筑博览会之说.(A−)建议买书来学习比较好, 书上有习题, 通过做练习的方式来掌握NLP的基本技术.(A)一个英明果断的决策者; 团队具有向心力、凝聚力.这两点就够了.Q是一个问题陈述, A+是正确答案, A−是错误答案.通过神经网络计算每个句子的特征, 然后输出问题和答案之间的相似度差. 目标函数是保证相似区间最大.当用户输入问题时, 系统将输出最合适的答案. 本文采用正负答案样本训练神经网络模型, 模型输入是问题和正负答案样本的代表向量. 我们需要截断或补充问答语句, 使句子长度一致并用于神经网络的训练.问答系统中的句子分词错误会对实验结果产生很大的影响, 使用双层嵌入向量[10]表示方法, 可以有效地减少分词引起的实验误差.另外, 在提取句子特征之前, 我们采用了内部注意力机制(IARNN)[11], 避免了特征的向后偏移力问题. 然后, 将注意机制处理的时间序列信息输入到Bi-LSTM 模型中, 通过LSTM[12]选择序列特征.在问答对匹配过程中, 对于给定的问题(Q)和答案池{a1, a2,…, a m}(m是答案池中的答案数, 且至少包括一个正确答案), 则需要检索答案池中与问题(Q)相关的正确答案(a n)(1≤n≤m). 因此需要计算Q与每个候选答案之间的相似度, 并将最相似的候选答案记录为最佳答案. 如果最佳答案恰好是在基本事实中, 则该问题的答案将被成功地检索出来, 并算做top-1准确率[13].我们提出模型的总体框架如图1所示.图1 模型总体框架2 主要方法2.1 双层嵌入向量表示问答系统中的句子的向量表示是文本特征生成的重要步骤. 利用LSTM神经网络处理匹配任务时需要获得句子的向量表示, 而句子分词错误会对实验结果产生很大的影响, 因此采用双层嵌入向量模型表示方法, 可以有效地减少分词引起的实验误差. 双层嵌入向量模型如图2所示.如图2所示, 在对所有的问答句子进行分词后, 通过Word2Vec[14]模型进行单词和字符向量训练, 得到计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 4 期176所有单词和字符的训练模型. 利用单词嵌入和字符嵌入模型, 得到了字符向量和单词向量. 最后, 将句子中的字符向量和单词向量进行策略性组合, 得到每个句图2 双层嵌入向量模型由于单词嵌入和字符嵌入长度不一致, 我们首先采用零向量来补充单词嵌入, 再加权单词和字符的向量表示, 改进模型的最终句子向量由Sen 表示:S en word S en character αβα其中, 表示单词嵌入向量表示, 表示字符嵌入向量表示. 与之和为常数1, 本文将设为0.6. 通过双层嵌入将句子表示为100维向量, 然后通过内部注意力机制提取句子向量的特征.2.2 内部注意力机制句子中的单词之间可能存在协同效应, 这会降低测试集中模型的准确性. 由于RNN [15]注重时序性, 所以t 时刻的神经网络模型包含了所有先前时刻的序列信息. 在RNN 框架中加入注意力机制以获得更多的加权信息.由于框架中包含了更多的前向信息, 因此会选择靠近句尾的文本特征, 从而导致特征向后偏移和权重偏差. 为了解决上述问题, 在特征提取之前, 采用内部注意力机制. 在计算句子时间信息方面过程时, 内部注意力机制结构如图3所示.x t αt x t 如图3所示, 在LSTM 训练之前, 注意力机制提取了表示句子的的时间信息. 该算法将每次的平均特征输出作为最后一次输出, 避免了特征信息的丢失. 此过程中进行了最大值池化操作, 这使每个时刻都会增加注意力机制的权重. 在注意力机制计算后, 我们得到如下输出:x t t αt 其中, 是时间处的原始输入时序特征向量, 定义如下:σαt r q M qi 其中, 是一个Sigmoid 函数, 因此的值介于0和1之间; 是关于注意力机制的隐藏层的权重; 是一个注意力矩阵, 它将问答句子转换为单词嵌入空间.图3 内部注意力机制结构2.3 Bi-LSTM 神经网络模型h t t RNN 是一种能够存储历史状态的时间序列网络结构. 然而, 由于梯度爆炸和梯度消失, 多层RNN 在计算上下文信息时往往会受到限制. LSTM 是RNN 的一种变体, 主要解决RNN 长距离梯度计算的问题. 在LSTM 结构中, 隐藏层向量为时, 时刻的状态更新如下:i t ,f t ,o t ,C t σW ,U ,R 其中, 分别是输入门的输出值、遗忘门的输出值、输出门的输出值和存储单元的输出值, 是Sigmoid 函数; 是LSTM 神经网络的参数.Bi-LSTM 可以解决单向LSTM 无法计算逆序上下文信息的问题. 将正向序列和反向序列组合以获得输出:h h 其中, 和分别是Bi-LSTM 正向和反向隐藏层的计算结果. Bi-LSTM 在两个方向上进行了计算和更新. 这2021 年 第 30 卷 第 4 期计算机系统应用177种双向LSTM 结构的两个训练序列直接连接到输出层, 为每个单词提供完整的上下文状态信息.2.4 目标函数与相似度计算训练后的神经网络模型能最大化问题与正确答案之间的相似度, 最小化问题与错误答案之间的相似度.目标函数是使正样本和负样本之间的差异最大化. 其他问答系统一般只计算向量间的余弦相似度, 而不涉及语义层面的深度相似度计算, 这有相当大的局限性.因此, 我们提出一种包含语义的相似度计算[16]来定义一个目标函数:其中, M 为最大区间值, 取值为0.1, Sim 为问答语句的语义和文本联合相似度计算方法, 定义如下:S im text S im semantic θ1θ2θ1其中, 是向量的余弦相似度计算方法, 是向量的语义相似度计算方法. 与之和是常数1,本文设置为0.6. 语义相似度计算方法的简化过程如图4所示.图4 语义相似度计算过程两行圆形分别表示问答语句, 每个圆形代表一个单词. 语义相似度计算方法解释为: 问句Q 中有m 个词向量, 分别是{q 1, q 2,…, q m }; 答案语句A 中有n 个词向量, 分别是{a 1, a 2,…, a n }. 首先计算量q 1和a 1–a n 之间的余弦相似度, 记录q 1和a 1–a n 之间相似度最大的相似度值, 同理计算q 2–q m 和a 1–a n 之间最大相似度值,然后再计算问句Q 中所有词向量的最大相似度值之和.同理对于答案语句A , 计算出A 中所有词向量最大相似度值之和, 最后将两个最大相似度相加除以两个句子的长度之和, 得到Q 和A 之间的语义相似度,解释如下:Q max A max式中, 为问题句中每个词的最大相似度之和, 为回答句中每个词的最大相似度之和:为了避免局部最优解的问题, 我们选择Adam 作为优化器. 在Bi-LSTM 层中, 我们添加Dropout [17]机制来避免过拟合问题.3 实验及结果3.1 实验数据集本文使用的数据集是公共数据集DuReader [18], 并提取了其中50 000个问题样本和90 563个答案样本.问题陈述的平均长度为60个字符, 回答语句的平均长度为80个字符. 在整个答案库中, 每个问题平均有2个正确答案. 在训练集中, 我们选择4万个问题组成24万个训练样本, 其中4万个是正样本, 20万个是负样本, 每个问题有1个正样本和5个负样本. 正样本是一个问题和它的正确答案的配对. 负样本是一个问题和从90 563个答案中随机抽取一个错误答案的配对.在测试集中, 剩余的10 000个问题被用来构建100万个样本, 其中1万个是正样本, 99万个是负样本, 每个问题有一个正样本和99个负样本. 我们将每个问题的答案池大小设置为100, 并根据每个答案池记录top-1的准确率. 我们采用top-k 准确率和训练、测试集的损失作为模型的评价标准.3.2 实验设置本文提出的模型是用Python 语言和TensorFlow [19]神经网络框架实现的. 使用Jieba 和Gensim 工具进行分词和词向量预训练. 单词向量预训练窗口设置为5,向量维数设置为100. 此外, 我们将问题语句的长度设置为60, 将答案语句的长度设置为80. 目标函数的最大区间值M 设为0.1.在神经网络超参数设置方面, 我们选择Adam 作为Bi-LSTM 网络的优化器, 并将LSTM 层数设为两层. 我们的Dropout 参数的值设置为0.5, 隐层节点数设置为200, 学习率设置为0.1, LSTM 输出特征通过最大池化层进行选择.3.3 实验结果在词向量的预训练阶段, 我们对字符嵌入、单词嵌入和双层嵌入进行了一系列比较实验. 双层嵌入在计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 4 期178训练集上的准确度比其他方法高1~4个百分点, 且损失函数性能更好, 在测试集上的准确度比其他方法高1~2个百分点. 因此, 改进的双层嵌入可以解决分词导致的误差和序列信息丢失的问题. 实验结果如表2所示.表2 预训练方法实验对比预训练方法Train acc (%)Train loss Test acc (%)双层嵌入84.19 1.0678.06字符嵌入80.56 1.4677.24单词嵌入83.35 1.3976.84在相似度计算阶段, 语义相似度计算方法在训练集上比余弦相似度计算方法高2个百分点, 在测试集上高出7个百分点, 所以语义相似度计算方法优于余弦相似度计算方法, 实验结果如表3所示.表3 不同相似度计算方法比较相似度Train acc (%)Train loss Test acc (%)语义相似度83.950.86478.86余弦相似度81.660.63971.76本文提出的模型PN-Bi-LSTM与其他现有的方法相比具有很大的优势良好的性能. 实验结果如表4所示.表4 各模型Top-1准确率和损失对比模型Train acc (%)Train loss Test acc (%)DMN75.240.9274.38CapsNet82.43 1.4177.19 Attentive pooling85.25 1.6873.42ESIM + ELMo79.33 1.2476.65Multiview79.14 1.3174.85CapsNet81.83 1.4276.21PN-Bi-LSTM83.940.9878.34为了验证PN-Bi-LSTM在不同应用需求下的有效性, 我们在测试集上采用F1值[20]、召回率、top-2准确率、top-3准确度作为我们的性能指标. PN-Bi-LSTM 和其他6种比较模型的实验结果见表5.表5 模型在测试集上性能指标对比模型F1 (%)Recall (%)Top-2 (%)Top-3 (%)DMN74.6475.2376.3780.16CapsNet77.8379.1580.2483.04 Attentive pooling73.2573.5376.1677.32ESIM + ELMo77.4177.9379.0480.18Multiview75.8476.3478.4280.16PN-Bi-LSTM78.9480.1682.4383.96如表5所示, 无论top-k准确率的k值如何, PN-Bi-LSTM的性能都优于其他几种模型. PN-Bi-LSTM 在F1和召回率下也表现良好, 表明我们提出的方法在不同的性能指标下都是有效.为了验证PN-Bi-LSTM的有效性, 我们提出了一种新的评价标准. 当一个模型在训练集上top-1准确率第一次达到50%时, 记录训练步数. 使用较少步数的模型可以更快地从问答语句中提取有用的信息. 表6显示了模型首次达到50%准确率时所采取的步骤数.表6 准确率达到50%所用的步数模型DMN CapsNet ESIM + ELMo PN-Bi-LSTM步数468167189103如表6所示, PN-Bi-LSTM可以用最少的步数top-1达到50%的准确率. 从这个角度看, 该方法是有效的,对问答语句有较高的敏感性.4 结论与展望本文基于正负样本, 提出了一个包含语义信息的双层嵌入Bi-LSTM模型,该模型大大提高了中文问答匹配的准确性.实验结果表明, 本文提出的方法模型优于其他几种问答方法. 在测试集上top-1的准确度可达78.34%,在训练集上损失可降至0.98. 此外, 我们采用F1值、召回率和top-k准确率来验证PN-Bi-LSTM的有效性,实验结果表明, PN-Bi-LSTM在不同的性能指标下具有鲁棒性并且是有效的. 最后, 我们提出了一个新的性能指标来验证PN-Bi-LSTM在语句信息提取方面比其他几种方法更有效. 因此, 本文的研究具有应用和实用价值.在未来, 我们将进一步使用不同问答系统评估提出的模型, 例如基于文章内容的答案预测. 此外, 我们将增加数据量, 来进一步验证PN-Bi-LSTM在不同数据集上的性能.参考文献桑瑞婷. 面向高校迎新的机器人问答系统研究[硕士学位论文]. 重庆: 重庆理工大学, 2019.1卢超. 基于深度学习的句子相似度计算方法研究[硕士学位论文]. 太原: 中北大学, 2019.2徐雄. 基于深度学习的问答系统研究. 湖北师范大学学报(自然科学版), 2019, 39(1): 10–18.3Kumar A, Irsoy O, Ondruska P, et al. Ask me anything: Dynamic memory networks for natural language processing.Proceedings of the 33rd International Conference on 42021 年 第 30 卷 第 4 期计算机系统应用179International Conference on Machine Learning. New York City, NY, USA. 2016. 1378–1387.Wang Q, Xu CM, Zhou YM, et al. An attention-based Bi-GRU-CapsNet model for hypernymy detection between compound entities. Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine. Madrid, Spain. 2018. 1031–1035.5Dos Santos C, Tan M, Xiang B, et al. Attentive pooling networks. arXiv: 1602.03609, 2016.6Peters M E, Neumann M, Iyyer M, et al. Deep contextualized word representations. Proceedings of 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies.New Orleans, LA, USA. 2018. 2227–2237.7Zhou XY, Dong DX, Wu H, et al. Multi-view response selection for human-computer conversation. Proceedings of 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Austin, TX, USA. 2016. 372–381.8Huang ZH, Xu W, Yu K. Bidirectional LSTM-CRF models for sequence tagging. arXiv: 1508.01991, 2015.9李琳, 李辉. 一种基于概念向量空间的文本相似度计算方法. 数据分析与知识发现, 2018, 2(5): 48–58.10Wang BN, Liu K, Zhao J. Inner attention based recurrent neural networks for answer selection. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). Berlin, Germany.2016. 1288–1297.11Graves A. Supervised Sequence Labelling. Berlin, 12Heidelberg: Springer. 2012. 5–13.Adomavicius G, Zhang JJ. Classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms. INFORMS Journal on Computing, 2016, 28(1): 129–147. [doi: 10.1287/ijoc.2015.0662]13Mikolov T, Chen K, Corrado G, et al. Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv: 1301.3781, 2013.14İrsoy O, Cardie C. Deep recursive neural networks for compositionality in language. Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems. Montreal, QC, Canada. 2014. 2096–2104.15周艳平, 李金鹏, 蔡素. 基于同义词词林的句子语义相似度方法及其在问答系统中的应用. 计算机应用与软件, 2019, 36(8): 65–68.16Srivastava N, Hinton G, Krizhevsky A, et al. Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting. The Journal of Machine Learning Research, 2014, 15(1): 1929–1958.17He W, Liu K, Liu J, et al. Dureader: A chinese machine reading comprehension dataset from real-world applications.Proceedings of the Workshop on Machine Reading for Question Answering. Melbourne, Australia. 2017. 37–46.18Abadi M, Agarwal A, Barham P, et al. Tensorflow: Large-scale machine learning on heterogeneous distributed systems.arXiv: 1603.04467, 2016.19赵明, 董翠翠, 董乔雪, 等. 基于BIGRU的番茄病虫害问答系统问句分类研究. 农业机械学报, 2018, 49(5): 271–276. 20计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 4 期180。

基于图学习的多视图聚类基于图学习的多视图聚类近年来，随着多视图数据在各个领域的广泛应用，多视图聚类成为了一个热门的研究领域。

传统的单视图聚类方法在处理多视图数据时面临着一系列的挑战，如如何有效地整合来自不同视图的信息以获得更好的聚类结果。

在这个背景下，基于图学习的多视图聚类方法逐渐受到研究者们的关注。

图学习是一种通过构建和分析图结构来学习数据特征的方法。

在多视图聚类中，每个视图可以被看作是一个图，其中节点表示样本，边表示样本之间的相似度。

传统的方法往往只利用一个视图，而基于图学习的多视图聚类方法则能够同时利用多个视图的信息，从而增强了聚类的稳定性和准确性。

基于图学习的多视图聚类方法的核心思想是将多个视图的图结构融合成一个综合性的图结构，然后通过图分割或者图标签传播等方法进行聚类。

下面介绍两种常用的基于图学习的多视图聚类方法：1. 多图谱聚类：这种方法通过构建多个图谱，通过融合多个图谱来得到一个综合的图谱，进而进行谱聚类。

首先，对每个视图构建一个图谱，可以使用不同的图生成方法，如相似矩阵的k近邻法、谱聚类、核方法等。

然后，将每个图谱投影到同一个低维空间，并将它们融合到一个综合的图谱中。

最后，利用综合的图谱进行谱聚类，得到最终的聚类结果。

2. 基于共享约束的多图聚类：这种方法利用共享约束来约束不同视图中对应的样本节点之间的相似性。

首先，通过计算两个视图之间的共享约束，得到一组共享约束矩阵。

然后，将共享约束矩阵融合成一个综合的共享约束矩阵。

最后，利用综合的共享约束矩阵进行聚类，得到最终的聚类结果。

基于图学习的多视图聚类方法相比传统的单视图聚类方法具有以下优势：1. 充分利用多视图信息：多视图聚类方法能够同时利用来自多个视图的信息，克服了传统单视图聚类方法受单一视图限制的问题。

2. 提升聚类性能：通过融合多个视图的信息，基于图学习的多视图聚类方法能够提升聚类的稳定性和准确性，得到更好的聚类结果。

3. 对数据特征的学习能力强：基于图学习的多视图聚类方法能够从图结构中学习数据的特征，克服了传统聚类方法对数据特征的手工选择的依赖。

多视图学习是深度学习中一个重要的研究方向，它通过从多个视角对数据进行学习，从而获得更丰富、更准确的数据信息，进而提高模型的性能。

在多视图学习中，通常将数据集划分为多个视图，每个视图由一组图像组成，每个图像可以表示为一种特征表示。

通过将多个视图结合起来，可以获得更丰富的特征表示，进而提高模型的泛化能力。

多视图学习的基本思想是将多个视图看作是不同的视角，每个视角都有其独特的特征表示，通过将这些特征表示结合起来，可以获得更全面的信息。

在多视图学习中，通常采用一种称为“图卷积网络”的方法，这种方法将多个视图看作是图中的节点，通过图卷积操作将节点之间的特征进行交互和融合，进而获得更全面的特征表示。

多视图学习在许多领域都有着广泛的应用，例如计算机视觉、医学图像处理、语音识别等。

在计算机视觉领域，多视图学习可以通过将多个视图结合起来，提高目标检测、人脸识别、场景分类等任务的性能。

在医学图像处理中，多视图学习可以通过将多张CT、MRI等医学图像结合起来，提高疾病的诊断准确性和治疗效果评估的准确性。

在语音识别中，多视图学习可以通过将语音信号与文本信息结合起来，提高语音识别的准确性和鲁棒性。

多视图学习的优势在于它能够从多个视角获得更全面的信息，进而提高模型的性能。

然而，多视图学习也存在一些挑战和难点。

首先，如何选择合适的视图和划分方式是关键问题之一。

不同的视图可能会包含不同的信息，因此需要根据任务需求选择合适的视图。

其次，如何有效地将多个视图结合起来也是一大难点。

不同的视图之间可能存在一定的冗余和冲突，需要通过合理的融合方式来消除冗余和增强信息。

最后，多视图学习还需要考虑模型的可解释性和泛化能力。

如何设计合理的网络结构和优化方法，以提高模型的泛化能力和可解释性，是当前多视图学习研究的重要方向之一。

总之，多视图学习是深度学习中一个重要的研究方向，它通过从多个视角对数据进行学习，获得更丰富、更准确的数据信息，进而提高模型的性能。

Corporate event production is the fastest growing live event space with companies hosting town halls, meetings, trainings, new product announcements, both in person and streaming.Video communication helps improve the effectiveness of education when used for streaming lectures, assemblies, distance learning, sports, liveperformances or theater productions.The V-60HD is ideal for multiscreen environments usually found in churches, conference centers, hotels, and trade show facilities where different content needs to be switched to independentscreens.Live ProductionEducationChurch/TheaterPlug-n-Play Production Switcher with Audio for Live Event and Streaming● 4 SDI Inputs (with de-interlacer)● 2 HDMI Inputs (scaled)● 1 RGB shared with HDMI input 6 (scaled)● 2 SDI Outputs – Assignable to PGM, PVW, AUX ●2 HDMI Outputs – Assignable to PGM, PVW, AUX● 1 Multiview Outputs – Program, Preview, plus 8 video sources with Audio meters● LAN – Remote control and Smart Tally ●1 x Stereo RCA Line Outpu2 x SDI and 2 x HDMI outputs1213BLOCK DIAGRAMAUDIOVIDEORoland's unique and proprietary wireless tally system uses a wireless LAN router connected to the V-60HD to send tally information to iOS or Android devices on the network.Extending the V-60HD’s audio mixer with outboard USBcontrol surfaces is an economical alternative to using adedicated full-size audio mixer. USB MIDI control devices are instantly recognizable by Mac and Windows PCs including the V-60HD Remote Control Software.For a gaming-like experience, pick up a USB gamepad and command a team of PTZ cameras. Instincts will guide the way as cameras Pan, Tilt and Zoom effortlessly on the action.Smart TallyRemote ControlCut, Mix with cross dissolve and NAM, FAM transitions. Useup to 30 different wipe patterns. Time based corrected andframe synched provides seamless transitions between 6 videosources and 2 still images instead of buses. Auto-Scan (Ver.2.0)enables to switch automatically to reduce operator work.1415SPECIFICATIONS V-60HD(0dBu=0,775Vrms)The Ver.2.5 update supports JVC, Panasonic PTZ and Canoncamcorder control, audio effect preset, adds PNG still imageformat, improves User interface, and more.Assign up to eight analog audio inputs a separate audioembed channel on SDI 1 and 2 outputs, for a separatemix pre-effect (dry) or post-effect (wet) for correcting audioproblems post live event.Discrete Multi-Channel Audio EmbeddingThe V-60HDs’ preamp and dynamics effects include a high-pass filter, gate, compressor, a 3-band EQ and delay. Anyonewithout audio knowledge can run sound thanks to the built-ineffect's library packed with presets for common productionscenarios including interviews, ambient sound recording andelimination of “pops” & wind noise.The included Auto-Mixing function ensures the correct mix formultiple panel participants at conferences by automaticallyadjusting levels across multiple audio sources. A priorityweighting assignment that is channel specific can be set givingthe moderator or priority audio channel a higher volume levelwhile using the Auto-Mixing function allowing the operator tofocus on video switching and production.Audio Mixer with preamp and dynamicsAuto mixingAUDIOLive streams, HD recording, and confidence monitorsoften have different visual needs from the main programoutput. Switch any of the connected input sources to anyof the four SDI or HDMI outputs without affecting the mainPGM destination. AUX Linked PGM enables AUX output tosynchronize with the Program (PGM) output.The V-60HD includes a DSK (downstream keyer), Picture-in-Picture (PinP), Split composition effects ideal for creating newsstyle broadcasts and corporate presentations. PinP windowshapes include rectangle, circle, heart and diamond patternsto add a special touch to special events. Cropping of PinPand adjusting of SPLIT center portion (Ver.2.0) are suitable forcomposition of vertically long screen of smart phone.Professional broadcast cross point buttons with PGM/PSTLED color indicators. Rugged T-Bar, DSK quick edit knobs forkey level and gain. Two dedicated PinP and Split buttons withknobs for center framing of Split and PinP placement. Changetransition type using either mix or two preset wipe buttons withdedicated transition dissolve time knob. Front panel 3-inch LCDdisplay with quick access menu navigation to adjust switcherparameters.V-60HD can preview all six video inputs and two still images,PGM and PVW to a single preview monitor via the Multi-viewoutput. In addition, you can display the menu on the Multi-view display, so you make setting changes without changingyour focus from the preview display. From Ver.2.0, exchangingPGM and PVW window and editing label name of IN1 to 6 arepossible.AUX busVideo compositionProfessional user interfaceMulti-view output。

patch embedding 例子Patch Embedding 例子在计算机视觉领域，Patch Embedding（补丁嵌入）是一种将图像数据转换为可用于深度学习模型训练的向量表示的技术。

本文将通过一些例子来详细讲解Patch Embedding的应用。

1. 图像分类•通过Patch Embedding技术，我们可以将输入图像分割成多个固定大小的补丁（patches），并将每个补丁转换为一个向量表示。

这些向量表示可以作为输入传递给卷积神经网络（CNN）等模型进行图像分类任务。

通过这种方式，我们可以将图像中的局部结构信息引入模型中，提高图像分类的准确性。

2. 目标检测•在目标检测任务中，我们通常需要对图像中的目标进行定位和分类。

Patch Embedding可以在目标检测中发挥重要作用。

我们可以将输入图像分成许多个补丁，并对每个补丁进行PatchEmbedding，得到对应的向量表示。

这些向量表示可以用于判断每个补丁中是否存在目标，并且可以融合不同补丁的信息来进行目标定位和分类。

3. 图像生成•在图像生成任务中，我们可以利用Patch Embedding来生成高分辨率图像。

首先，我们将输入低分辨率图像进行PatchEmbedding，得到每个补丁的向量表示。

然后，我们可以通过生成模型（如生成对抗网络）将这些向量映射为高分辨率图像的像素。

通过Patch Embedding，我们可以在生成过程中引入更多局部结构信息，从而提高生成图像的质量。

4. 图像压缩•在图像压缩任务中，我们希望通过减少图像数据的冗余性来降低图像的存储和传输成本。

Patch Embedding技术可以帮助我们实现更有效的图像压缩算法。

我们可以将图像分割为不同的补丁，并利用Patch Embedding将每个补丁转换为较低维度的向量表示。

这样一来，我们可以只存储这些向量表示，而不需要存储原始图像的每个像素，从而实现图像数据的压缩。

2022年3月Chinese Journal of Intelligent Science and Technology March 2022 第4卷第1期智能科学与技术学报V ol.4No.1 基于典型相关分析的多视图学习方法综述郭陈凤，伍冬睿（华中科技大学人工智能与自动化学院，湖北武汉 430074）摘要：多视图学习是将不同来源的特征子集加以融合的策略。

典型相关分析是多视图学习中的重要方法，旨在最大化不同视图之间的相关性。

传统的典型相关分析仅能计算两个视图之间的线性相关性，无法应用于包含多个视图或包含非线性相关性的数据集。

此外，如果将典型相关分析应用于有监督任务，其作为一种无监督方法将导致标签信息的浪费。

针对上述问题，提出大量非线性的、针对多个视图的、有监督的基于典型相关分析的多视图学习方法。

首先，概述经典的基于典型相关分析的多视图方法；然后介绍这些方法在模式识别、跨模态检索和分类，以及多视图嵌入中的典型应用；最后，对基于典型相关分析的多视图学习方法面临的挑战和未来研究方向进行了总结和展望。

关键词：典型相关分析；多视图学习；多模态检索；多视图嵌入中图分类号：TP181文献标志码：Adoi: 10.11959/j.issn.2096−6652.202206A survey on canonical correlation analysis based multi-view learningGUO Chenfeng, WU DongruiSchool of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China Abstract: Multi-view learning (MVL) is a strategy for fusing data from different sources or subsets. Canonical correla-tion analysis (CCA) is very important in MVL, whose main idea is to maximize the correlation of different views. The traditional CCA can only calculate the linear correlation between two views. Moreover, it is unsupervised, and the label information is wasted in supervised learning tasks. Many nonlinear, supervised, or generalized extensions have been pro-posed to accommodate these limitations. Firstly, a comprehensive overview of representative CCA approaches was pro-vided. Then their classical applications in pattern recognition, cross-modal retrieval and classification, and multi-view embedding were described. Finally, the challenges and future research directions of CCA-based MVL approaches were pointed out.Key words: canonical correlation analysis, multi-view learning, multi-modal retrieval, multi-view embedding0引言通过单一视图对事物进行描述是局部的、不准确的，如同“盲人摸象”，无法得知事物全貌。

一种基于多通道联合采样的彩图重建方法夏德虎（深圳市企鹅网络科技有限公司广东省深圳市518057）摘要：本文提出了用于彩色图像压缩感知重建的深度残差卷积神经网络（DR2-CI-Net）o网络同时处理整张三通道图像的采样、初始化及重建，让三通道联合采样及联合重建变得更加高效。

并引入残差学习机制，叠加多层卷积神经网络模块，并进一步引入迭代层自学习贡献因子，让网络学习到当前层对最终重建图像的贡献因子。

大量实验数据表明，本文所提方法在公开数据集上获得了较大的性能提升。

关键词：深度学习；压缩感知；彩色图像；图像重建传统信号处理过程受奈奎斯特/香农信号采样定律1，'21约束，要求信号采样速率大于信号带宽的两倍，才能无失真的重构原始信号信息。

随着信号带宽不断增加，信号采集，压缩，传输，解压缩，存储等环节都面临巨大压力。

Donoho等人在2006年提出的压缩感知理论⑶指出，针对具备稀疏特性或经变换后具有稀疏特性的原始信号，当传感矩阵满足RIP（the Restricted Isometry Property）1451特性时对信号进行变换采样，获得相对原始信号更低维的观测值（比原始信号少得多的值），能通过特定算法依据传感矩阵和观测值高概率的重构出原始信号。

大量针对图像压缩感知的研究成果均以灰度图像为研究对象，然而彩色图像的压缩感知研究相对缺乏，尤其是专门针对彩色图像的深度学习重建研究模型。

目前在比较彩色图像重建算法性能指标时，一般将现有基于灰度图像的算法模型在彩色图像多通道分别处理。

这种方法忽略了三通道间像素的强相关性，在重建质量和重建速度上还有较大提升空间。

这是本文试图从彩色图像采样矩阵及重构算法两方面着手研究的目的。

1相关工作深度学习在图像处理的巨大成功吸引了较多学者考虑将相应迭代优化方法和神经网络相结合。

比如，在稀疏编码中，Grefoi•和LeCun提出了一种引入LISTA⑹快速计算最优稀疏编码近似值的算法，其中，用自学习的两个矩阵代替了ISTA⑺中预定义的矩阵。

Stable Diffusion Embedding训练方法与应用场
景分析
Stable Diffusion Embedding训练是一种在深度学习领域广泛应用的训练方法，主要用于处理高维数据的非线性特征提取和降维问题，以提高模型的性能和泛化能力。

其基本原理是通过扩散嵌入技术将高维空间中的节点映射到低维空间，同时保持节点之间的相似性和距离关系。

Stable Diffusion Embedding训练的方法主要有以下几种：
1.Textual Inversion（也称为Embedding）：一种使用文本提示来训练模型
的方法。

它根据模型引用给定的图像并选择最匹配的图像。

迭代的次数越多越好，能够在保持图像质量的同时，快速生成大量图像。

这种方法对计算资源要求较低，适用于需要快速生成大量高质量图像的场景。

2.Hypernetwork：一种通过高维空间中的节点映射到低维空间的方法，可
以提高模型的性能和泛化能力。

3.LoRA：一种低秩近似方法，可以降低模型的复杂度并提高计算效率。

4.Dreambooth：一种基于生成对抗网络（GAN）的方法，可以生成高质量
的图像。

Stable Diffusion Embedding训练的方法具有广泛的应用场景，例如文本生成、图像识别、自然语言处理等。

通过选择适合特定任务的方法，可以提高模型的性能和泛化能力，从而更好地解决实际应用问题。