面向模态非完全对齐的数据聚类方法

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摘要

本发明公开了一种面向模态非完全对齐的数据聚类方法，其包括S1获取多种模态数据集，将其中一个作为对齐模态数据，余下模拟非对齐模态数据；S2将每个模态数据集分别输入一个自编码网络；S3计算对齐模态与非对齐模态的距离矩阵；S4将非对齐模态数据的距离矩阵送入可微的对齐模块计算预测置换矩阵；S5采用损失函数计算损失值；S6基于损失值进行反向传播优化自编码网络；S7将步骤S1中的模态数据集分别输入与其对应优化后的自编码网络；S8采用步骤S3和S4的执行方式得到新的预测置换矩阵，并采用新的预测置换矩阵对步骤S7输出的公共表示进行置换得到对齐的公共表示；S9将步骤S8中输出的公共表示进行拼接，之后进行聚类得到聚类结果。

基本信息

专利标题：

面向模态非完全对齐的数据聚类方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112001437A

申请号：

CN202010834767.X

公开（公告）日：

2020-11-27

申请日：

2020-08-19

授权号：

CN112001437B

授权日：

2022-06-14

发明人：

彭玺缑元彪黄振宇

申请人：

四川大学

申请人地址：

四川省成都市武侯区一环路南一段24号

代理机构：

北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

何凡

优先权：

CN202010834767.X

主分类号：

G06K9/62

IPC分类号：

G06K9/62 G06F16/953 G06N3/04 G06N3/08