Multiview Representation Learning via Distributed Joint Latent Space Structuring
यह शोध पत्र न्यूनतम विवरण लंबाई (Minimum Description Length) पर आधारित सामान्यीकरण सीमाओं (generalization bounds) को व्युत्पन्न करके वितरित मल्टीव्यू प्रतिनिधित्व शिक्षण (distributed multiview representation learning) को संबोधित करता है, जो इंटर-व्यू सहसंबंधों और अतिरेक (redundancy) को पकड़ने के लाभों को प्रकट करते हैं, जिससे एक नवीन डेटा-निर्भर गॉसियन उत्पाद मिश्रण प्रायर (Gaussian product mixture prior) प्राप्त होता है जो क्लाइंट-टू-क्लाइंट संचार की आवश्यकता के बिना संयुक्त लेटेंट स्पेस को प्रभावी ढंग से संरचित करता है।