BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-06T00:00:00Z

Robust Multi-View Learning via Representation Fusion of Sample-Level Attention and Alignment of Simulated Perturbation

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内容提要

本研究提出了一种新颖的鲁棒多视角学习方法（RML），通过样本级注意力的表示融合和模拟扰动的对齐，显著提升了多视角学习的效果。实验结果表明，RML在无监督聚类和噪声标签分类等任务中表现优异，具有广泛的应用潜力。

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标签

噪声标签分类 无监督聚类 样本级注意力 表示融合 鲁棒多视角学习