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학술대회자료
저자정보
김초희 (중앙대학교) 이창희 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,923 - 2,927 (5page)

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Advances in data collection technology have made multiview data widely accessible. Multiview data provides a variety of observations with highdimensional features, making it advantageous for analyzing tasks. However, this also presents a challenge as only a small fraction of the variables are directly relevant to the target. Therefore, this paper emphasizes the importance of considering the relationships between variables across views in multiview data for a more profound understanding. In this paper, we review the existing "view-shared" and "view-specific" perspectives and introduce a new concept called "view-synergic". We provide a definition of "view-synergic" in terms of information theory and advocate its necessity. Furthermore, we demonstrate through synthetic experiments how "synergic" variables have not been adequately considered in previous feature selection methods.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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