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  • 我能不能尝试构建causal graph监督mvc？

  • image-20240922144453016

    • 找找类似的近似计算的文章，看看能不能降低mvc复杂度

  • 主次因果

  • 我能不能做生成式的，在对于不同的点聚类信息之间做平滑？

    • 小样本数据提高鲁棒性，有通过插值做fusion的，我通过生成式数据拟合聚类信息

  • unilm/Diff-Transformer/README.md at master · microsoft/unilm (github.com)

用来对比的论文框架图

  • Multi-VAE（ICCV 2021）

    • image-20240830150031291

  • GCFAgg(CVPR 2023)

    • image-20240830143059272

  • ADAPTIVE UNIVERSAL GENERALIZED PAGERANK GRAPH NEURAL NETWORK(ICLR 2021)

    • image-20240830143159431

  • (CTCC)Cross-view Topology Based Consistent and Complementary Information for Deep Multi-view Clustering(ICCV 2023)

    • image-20240830143513186

  • (DFP-GNN)( IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA 2023)

    • image-20240830143747634

  • MFLVC(CVPR 2022)

    • image-20240830143927798

  • Robust Multi-View Clustering With Incomplete Information（TPAMI 2023）

    • image-20240830144840287

  • SDMVC（IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2023）

    • image-20240830145812178

  • MIMC(CIKM,ccf b类)

    • image-20240830144450580

  • 心得

    • MFLVC和SDMVC都是从挖掘语义信息作聚类和作伪标签图的两个角度监督聚类效果。
    • 对于语义信息的挖掘，GCFAgg仿照transformer进行特征挖掘
    • DealMVC的融合我认为参考了ADAPTIVE UNIVERSAL GENERALIZED PAGERANK GRAPH NEURAL NETWORK这篇文章？并且还有可以修改的地方？
    • 互信息是一个可以找idea的点
    • 在特征层面作扰动
    • 对于不同视角下的特征，各种拼接方法很有意思，可以作为切入点