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#24
summarized by : kodai nakashima
どんな論文か？
multiple views (e.g. 複数タイプの記述子やモダリティ) を用いたデータ表現の学習は流行っているが，取り組む問題が分類やクラスタリングばかり．著者らは教師なし表現学習に取り組み，また新しいフレームワーク (autoencoder in autoencoder) を提案した．
新規性
教師なし表現学習に取り組み，また新しいフレームワーク (autoencoder in autoencoder) を提案した．この構造により，柔軟にmultiple viewsの情報を統合できる．
結果
クラスタリングや分類問題においてSOTA．データセットには，handwrittenや Caltech101, ORLなどを用いた．
その他（なぜ通ったか？等）
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