Matlab中的典型相关分析与Pytorch中的深度规范相关分析(DCCA/DeepCCA)实现代码

简介：
本项目提供在MATLAB和PyTorch中实施典型相关分析(CCA)及深度规范相关分析(DCCA/DeepCCA)的完整代码，适用于多视图学习研究。 深度规范相关分析（DCCA或DeepCCA）是在Python中的pytorch框架下实现的代码示例，并支持多GPU训练环境。作为一种非线性版本的典型相关分析(CCA), DCCA采用神经网络替代传统的线性变换器作为映射函数，从而增强了特征提取的能力。 该方法最初由Galen Andrew, Raman Arora, Jeff Bilmes 和 Karen Livescu 在2013年的ICML会议上提出。这项工作使用了pytorch 1.0-preview版本，并且由于其损失函数需要对称矩阵的特征值分解梯度计算，所以对于网络建模而言提供了较大的灵活性；比如可以轻松替换为更高效、功能更强的模型如卷积神经网络（CNN）等。 大部分配置和参数设定是参照Wang Weiran, Raman Arora, Karen Livescu 和 Jeff Bilmes 在2015年ICML会议上的研究成果进行设置。为了运行这个实现，你需要安装python 3.6及以上版本以及pytorch 1.0+（需要支持对称矩阵特征值分解的梯度计算）。