数据表示的相关性度量方法

摘要： 数据表示之间的相关性度量是机器学习和人工智能技术的基石.然而现有的度量方法要么数据表示的全局信息考虑不足,要么复杂度较高,限制了相关技术的进一步发展.为解决上述问题,本文提出一种数据表示的对齐度量方法,称为表示对齐(Representation Alignmcnt,RA).此度量方法能够全局性地衡量任意两个数据表示之间的相关性,且其在样本数量和特征维度上的计算复杂度均为线性.在... （共14页）