Au-delà de l'ACC : l'appariement des moments pour les modèles à vues multiples.

Résumé Nous introduisons trois nouvelles extensions semi-paramétriques de l'analyse de corrélation canonique probabiliste avec des garanties d'identifiabilité. Nous considérons des techniques d'appariement de moments pour l'estimation dans ces modèles. Pour cela, en établissant des liens explicites entre les nouveaux modèles et une version discrète de l'analyse en composantes indépendantes (DICA), nous étendons d'abord les tenseurs cumulants de la DICA à la nouvelle version discrète de l'ACC. En utilisant ensuite un lien étroit avec l'analyse en composantes indépendantes, nous introduisons des matrices de covariance généralisées, qui peuvent remplacer les tenseurs cumulants dans le cadre de l'appariement des moments et, par conséquent, améliorer la complexité de l'échantillon et simplifier considérablement les dérivations et les algorithmes. Comme la méthode de puissance des tenseurs ou la diagonalisation conjointe orthogonale ne sont pas applicables dans ce nouveau cadre, nous utilisons des techniques de diagonalisation conjointe non orthogonale pour l'appariement des cumulants. Nous démontrons la performance des modèles et des techniques d'estimation proposés lors d'expériences avec des ensembles de données synthétiques et réelles.