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领域专家: 云计算技术领域

2020-01-02 06:33:38

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/0d7ef63c7b07 的源码改编 SDGNMF的matlab代码版本专门用于图像共聚，它基于稀疏双图正则化NMF方法。此代码库具体实现了JingSun等人关于“稀疏双图正则化NMF进行图像共聚”研究中所提出的聚类算法的迭代计算步骤。该代码在人脸数据集（包括ORL-32和PIE-pose27）以及对象数据集（COIL20）上进行了聚类实验，通过计算AC和NMI指标来评估SDGNMF的聚类性能，并验证了其有效性。不仅如此，该代码还能展示稀疏性分析结果和运行时间数据，从而为与其他基于NMF的聚类方法提供对比依据。依赖性该代码仅支持Matlab环境。获取路径主目录下载引用说明若认为此代码具有实用价值，请参考以下引用：孙静，王志辉，孙富明，李浩杰*。关于图像共聚的稀疏双图正则化NMF研究。神经计算，2018年11月17日出版的第316期：156-165。

跨域对齐的图最优传输框架概括在这项工作中，应用了Gromov-Wasserstein和Wasserstein距离来提高不同的跨域对齐任务的性能，例如VQA，机器翻译等。象征性注意，VQA模型是在基础上开发的。并在建立了机器翻译模型。引文如果您发现该代码有用，请引用我们的ICML 2020论文。 @article{chen2020graph, title={Graph Optimal Transport for Cross-Domain Alignment}, author={Chen, Liqun and Gan, Zhe and Cheng, Yu and Li, Linjie and Carin, Lawrence and Liu, Jingjing}, journal={ICML}, year={2020} }

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