A tutorial on multi-view autoencoders using the multi-view-AE library

近年来，对于对多模态（或视图）数据进行建模的兴趣日益增长，例如，理解模态之间的关系或生成缺失数据。多视图自编码器因其适应性和多样性在建模多模态数据方面已经获得了显着的推广，表现出了能够根据手头数据的特征来调整其方法的能力。然而，大多数多视图自编码器的符号不一致，通常使用不同的编码框架实现。为了解决这个问题，我们提出了一个统一的多视图自编码器数学框架，以整合它们的公式。此外，我们提供了每个模型的动机和理论优势的见解。为了方便使用和实际应用，我们扩展了以前介绍的\texttt{multi-view-AE}库的文档和功能。该库提供了多个多视图自编码器模型的Python实现，并呈现在一个用户友好的框架中。通过基准测试实验，我们评估了我们的实现与以前的实现相比，证明了具有可比或更优越的性能。本工作旨在建立多模态建模的一个连贯基础，作为该领域的有价值的教育资源。

该论文旨在解决多模态数据建模的问题，提供了一种统一的数学框架和Python实现库，以便更好地理解和使用多视图自编码器。

该论文提供了一种统一的数学框架来描述多视图自编码器，并对每个模型的动机和理论优势进行了详细的解释。此外，他们扩展了之前介绍的multi-view-AE库的文档和功能，提供了Python实现的多个多视图自编码器模型。

该论文的亮点包括：提供了一个统一的数学框架来描述多视图自编码器，扩展了multi-view-AE库的文档和功能，提供了Python实现的多个多视图自编码器模型，并通过基准实验评估了这些实现的性能。

最近的相关研究包括：《Multi-View Clustering via Deep Matrix Factorization》、《Deep Multimodal Learning: A Survey on Recent Advances and Trends》、《Multimodal Deep Learning: A Survey and Taxonomy》等。