基于深度学习的多视图多标签学习研究进展

摘要

随着信息技术的发展，多视图多标签学习（Multi-view multi-label learning,MVML）作为一种处理复杂数据的有效方法，受到越来越多的关注。特别是在深度学习技术迅猛发展的背景下，深度神经网络能够自动提取特征和捕捉视图间关系，为解决MVML问题提供了新的思路和方法。本文介绍了MVML的基本概念及其在实际应用中的重要性，并分析了现有研究的主要方向和技术路线；重点讨论了几种主流的深度学习方法及其在处理视图不完整、标签缺失等实际问题中的优势；简要分析了MVML任务中常用的评价指标，并对当前的研究现状进行总结。从标签长尾分布、标签噪声处理等方面展望未来的研究方向，以期为该领域的进一步发展提供参考与指导。

关键词

多视图 / 多标签 / 深度学习 / 视图不完整 / 标签缺失