VCCA-学习笔记：典型相关分析与变分CCA

简介：
本笔记为学习VCCA（Variational Canonical Correlation Analysis）过程中整理，涵盖典型相关分析理论及变分推断在多模态数据融合中的应用。 典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）是一种从互协方差矩阵推断信息的方法，在统计学中有广泛应用。如果存在两个随机变量的向量X = (X_1，...，X_n) 和 Y = (Y_1，...，Y_m)，并且这些变量之间有相关性，则CCA会寻找线性组合 X_i和Y_j ，使得它们之间的相关系数最大。 知识库中包含了一系列与CCA相关的算法学习资料。主要内容包括： - CCA：在Numpy中的实现 - DCCA（深度典型相关分析） - VCCA及其变种VCCAP，重点在于推导变分下界 - 用于解释ELBO的VAE教程 - 使用Pytorch和Tensorflow实施的VCCA代码 此外还有一些关于不同版本CCA的相关论文和技术文档，例如： - 内核CCA（KCCA） - 典型相关分析概述及其在学习方法中的应用 - 深度典型相关分析 (DCCA) - 关于深度多视图表示学习的研究 这些资源为研究者和学生提供了深入理解及实施CCA算法的途径。