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摘要：弥散 MRI 衍生的大脑结构连接组或大脑网络在大脑研究中得到广泛应用。然而，构建大脑网络高度依赖于各种纤维束成像算法，这导致难以确定下游分析的最佳视图。在本文中，我们提出从多视图大脑网络中学习统一的表示。具体而言，我们希望学习到的表示能够公平地、解开纠缠的感觉传达来自不同视图的信息。我们通过使用无监督变分图自动编码器的方法实现解缠。我们通过另一种训练程序实现了视图公平性，即比例性。更具体地说，我们在训练深度网络和网络流问题之间建立了一个类比。基于这种类比，通过一种意识到比例的网络调度算法实现了公平的表示学习。实验结果表明，学习到的表示可以很好地适应各种下游任务。他们还表明，所提出的方法有效地保持了比例性。
多视角脑连接组的解缠和比例表示学习
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