10、基于高斯过程潜变量模型的信息融合及多视图多特征学习方法

基于高斯过程潜变量模型的信息融合及多视图多特征学习方法

在实际应用中，数据的表示形式复杂多样，多视图和多特征数据的处理成为了重要的研究方向。本文将介绍基于高斯过程潜变量模型的共享线性编码器多核高斯过程潜变量模型（SLEMKGP），以及多视图和多特征学习（MVMFL）方法。

共享线性编码器多核高斯过程潜变量模型（SLEMKGP）

SLEMKGP 是一种用于多视图分类的优秀策略，以下是其详细介绍：

算法流程

输入为 V 个视图的训练和测试数据、潜空间的维度 q、线性投影矩阵 dp 以及判别先验 β 的值，输出为潜变量 X 和 x*。具体步骤如下：

1: while not converged do
2:  Obtain XZ and γ :
3:     update the latent variable XZ and its corresponding parameter γ by Eq. (3.60) and Eq. (3.61)
4:  Obtain X and θ:
5:     update the latent variable X and its corresponding parameter θ by Eq. (3.62) and Eq. (3.63)
6:  Obtain wZkg and wvXkg, {v = 1, ..., V, kg = 1, ..., Kg, kf = 1, ..., Kf }
7:     update the weight wZkg and wvXkg by Eq. (3.64) and Eq. (3.65)
8:  Obt