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典型相关分析matlab实现代码DCCA：深度规范相关分析 这是Python中的深度规范关联分析（DCCA或Deep CCA）的实现。 它需要安装Theano和Keras库。 DCCA是CCA的非线性版本，它使用神经网络代替线性变换器作为映射函数。 DCCA最初是在以下论文中提出的： Galen Andrew，Raman Arora，Jeff Bilmes，Karen Livescu，“”，ICML，2013年。 它使用带有Theano后端的Keras库，在Tensorflow后端上不起作用。 因为网络的丢失功能是由Theano编写的。 基本的建模网络可以轻松地被更高效，更强大的网络（如CNN）取代。 大多数配置和参数是根据以下文件设置的： Wang Weiran，Raman Arora，Karen Livescu和Jeff Bilmes。 “”，ICML，2015年。 数据集 该模型是在MNIST数据集的嘈杂版本上评估的。 我完全按照本文介绍的方式构建了数据集。 训练/验证/测试段是MNIST的原始段。 数据集很大，无法在GitHub上上传。 因此它被上传到另一台服务器上。 第一次执