Główne pojęcia
Effektive Bewältigung des katastrophalen Vergessensproblems in Multi-View Clustering durch gefilterte strukturelle Fusion.
Streszczenie
Das Paper präsentiert eine Methode, Contrastive Continual Multi-View Clustering with Filtered Structural Fusion (CCMVC-FSF), um das katastrophale Vergessenproblem in Multi-View Clustering zu lösen. Durch die Speicherung gefilterter struktureller Informationen und die Verwendung von contrastive learning wird die Konsensmatrix bei neuen Ansichten effektiv geführt. Experimente zeigen die Überlegenheit der vorgeschlagenen Methode.
- Multi-View Clustering ist wichtig für Anwendungen mit verschiedenen Ansichten.
- CCMVC-FSF löst das katastrophale Vergessenproblem in Multi-View Clustering.
- Die Methode nutzt gefilterte strukturelle Informationen und contrastive learning.
- Experimente zeigen die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode.
Statystyki
Einige Methoden sind in einer Stabilitäts-Plastizitäts-Dilemma gefangen.
CCMVC-FSF nutzt gefilterte strukturelle Informationen zur Führung der Konsensmatrix.
Die Methode übertrifft andere verglichene Methoden in den Experimenten.
Cytaty
"Wir schlagen eine Methode vor, um das katastrophale Vergessenproblem in Multi-View Clustering zu lösen."
"CCMVC-FSF nutzt gefilterte strukturelle Informationen, um die Konsensmatrix zu führen."