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{正版现货新书} 多模态数据融合与挖掘技术 9787563572915 薛哲著

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全新正版现货，以书名为准，放心购买，购书咨询18515909251朱老师

作者: 薛哲著
出版社: 北京邮电大学出版社
ISBN: 9787563572915

出版时间: 2023-05
装帧: 平装
开本: 其他

作者: 薛哲著
出版社: 北京邮电大学出版社

ISBN: 9787563572915
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综合性图书

货号：

17574359

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目录
第1章绪论

1.1研究背景

1.2存在的挑战

1.3本书主要内容

第2章研究现状

2.1本章导读

2.2多模态聚类

2.3多模态分类

第3章基于聚类引导自适应结构增强网络的多模态聚类方法

3.1本章导读

3.2方法设计

3.2.1定义问题

3.2.2多模态自编码器模块

3.2.3自适应多模态图结构提取模块

3.2.4聚类引导的结构增强模块

3.2.5总损失函数

……

内容摘要
随着5G和互联网技术的快速发展，用户可以非常方便、灵活地将不同类型的数据共享到互联网，各类网络平台上出现了海量的文本、图像、视频等多模态数据。因此亟须发展高效的多模态数据融合与挖掘技术，以从海量的多模态数据中获得有价值的信息。本书围绕多模态学习的融合与挖掘这两个关键任务，针对多模态数据特征缺失、标注缺失、关联复杂隐匿、学习结果不可靠等问题，从多模态数据聚类、多模态数据半监督分类、多模态数据可信分类等方面深入介绍一系列多模态数据融合与挖掘方法，并在不同数据集上通过大量实验验证本书所提出方法的有效性。本书可作为高等院校计算机、人工智能等相关专业本科生和研究生的教材，也可作为相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。

精彩内容
随着信息技术和各类互联网平台的快速发展，图像、视频、文本等多模态数据呈现爆发式的增长，多模态数据已经成为大数据的主要呈现形式，针对海量多模态数据进行分析和处理、从多个模态中获取知识和价值的现实需求越来越高。本书详细介绍一系列前沿的多模态数据融合与挖掘方法，从多模态聚类、多模态分类等层面对多模态融合与挖掘相关进展进行介绍，具体介绍基于深度多样图对比学习的多模态聚类方法、基于聚类引导的自适应结构增强网络的多模态聚类方法、基于深度子空间学习的半监督多模态数据语义标注方法以及基于深度受限低秩子空间学习的多模态半监督分类方法。在不同数据集上的实验结果验证了所介绍方法的有效性。
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