多视图机器学习：不止表征学习，还有更多任务

多视图机器学习方法不仅包含多视图表征学习的任务，还包括多视图聚类、多视图分类、多视图回归等任务。在多视图机器学习中，我们通常会面临多种类型的数据，比如文本、图像、视频等，这些数据可以被看作是不同视图下的表征，因此多视图机器学习的任务就是通过学习这些不同视图下的表征，实现对多种类型数据的有效处理和利用。

多视图表征学习的发展历程可以分为以下几个阶段：

早期基于传统特征选择和集成学习方法的多视图表征学习，主要通过特征选择来减少特征维度，然后将不同视图下的特征进行集成。
基于稀疏表示和子空间学习的多视图表征学习，主要通过稀疏表示来学习不同视图下的共同特征，然后将这些共同特征进行融合。
基于深度学习的多视图表征学习，主要通过深度神经网络来学习不同视图下的表征，然后将这些表征进行融合。这种方法在多种任务中都取得了很好的效果，比如图像分类、文本分类等。

总的来说，多视图机器学习方法在不同领域中都有广泛的应用，比如社交网络分析、医学图像处理等，随着深度学习等技术的发展，多视图机器学习方法也会不断地发展和完善。