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深度多视图聚类是一种用于处理多模态数据的聚类方法，它将来自不同视图的数据整合在一起，以便更好地发现数据之间的内在结构和相似性。每个视图都是从不同的角度或特征空间来表示数据的，因此可以提供更全面和准确的数据描述。深度多视图聚类的目标是在多个视图之间学习共享的表示，并将相似的样本分配到同一个聚类中。与传统的单视图聚类方法相比，深度多视图聚类可以更好地处理数据的复杂性和异质性。深度多视图聚类也在许多领域中得到了广泛应用，如计算机视觉、自然语言处理等。然而，传统的多视图聚类方法通常需要手动定义视图之间的权重或相似性度量，这在实际应用中往往是困难和耗时的。

据悉，微美全息（NASDAQ:WIMI)将自监督判别特征学习引入到深度多视图聚类中，以自动学习视图之间的相似性和权重，从而提高聚类性能。自监督判别特征学习是一种有效的无监督学习方法，可以通过构建自监督任务来引导特征学习过程，利用数据中的自身信息进行特征学习和表示学习，从而提高特征的判别性。在深度多视图聚类中，自监督判别特征学习的目标是通过学习多个视图的共享特征表示，使得不同视图之间的相似性能够被准确地捕捉到，可以更好地发现多模态数据之间的内在结构和相似性，并帮助提取具有判别性的特征，从而提高聚类的准确性和稳定性。

在深度多视图聚类中，每个视图都由一个深度神经网络来表示。每个视图的神经网络都会学习到该视图的表示，并将其作为输入传递给聚类算法。深度多视图聚类的关键是如何学习到共享的表示，以便在不同视图之间进行有效的信息传递和聚类。

通过在每个视图中引入自监督任务来学习共享的表示。例如，在图像视图中，可以使用图像旋转或颜色化任务来引入自监督学习。在文本视图中，可以使用词语重建或语言模型任务来引入自监督学习。通过这些自监督任务进行多视角判别特征学习，挖掘全局判别信息以监督所有视图以学习更多判别特征，从而提高聚类的性能和准确性。

目前的深度多视图聚类方法主要关注同一模态下的多视图数据，而跨模态数据的聚类仍然是一个具有挑战性的问题。在实际应用中，往往存在不平衡的多视图数据集，即不同视图的样本数量不均衡。当前的深度多视图聚类方法对于不平衡数据的处理还不够充分。另外，当前的深度多视图聚类方法主要关注静态数据集，而对于动态数据集的聚类研究还比较有限。

深度多视图聚类的自监督判别特征学习领域仍然有很多值得探索的问题和挑战。未来WIMI微美全息将在跨模态特征学习、不平衡数据处理以及动态数据聚类等方面进行深入研究，以推动该领域的发展。