多视图深度学习是人工智能和机器学习领域的一个重要研究方向，在计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等领域广泛应用。其核心在于探索如何利用深度学习模型，从多视角或多模态数据中提取有效信息，*终实现信息的融合与增强。《多视图深度学习方法与应用》内容涵盖部分传统多视图学习方法，以及当前主流的多视图特征学习与深度表示学习方法。《多视图深度学习方法与应用》共10章，分为3个部分：第Ⅰ部分（第1、2章）阐述多视图学习的研究背景、应用领域的研究现状和未来发展趋势；第Ⅱ部分（第3～5章）介绍多视图特征学习的应用与研究成果；第Ⅲ部分（第6～10章）讨论多视图深度表示学习的应用与研究进展。

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