通过多模态深度学习，结合不同的模态或信息类型来提高效果，从直观上看是一项很有吸引力的任务，但在实践中，如何结合不同的噪声水平和模态之间的冲突是一个挑战。此外，模型对预测结果有不同的定量影响。在实践中最常见的方法是将不同输入的高级嵌入连接起来，然后应用softmax。这种方法的问题是，它将给予所有子网络...
多模态深度学习是迈向更强大的AI模型的一步 具有多种模态的数据集比单模态数据集传递更多信息，因此机器学习模型在理论上应该通过处理多种输入模态来提高其预测性能。然而，训练多模态网络的挑战和困难往往对提高性能构成障碍。尽管如此，多模态应用程序为人工智能打开了一个充满可能性的新世界。人类可能非常擅长的某些任...
表2总结了具有代表性的多模态深度学习模型。 表2: 代表性多模态深度学习模型摘要. 3.1 基于网络的深度信念多模态数据融合 3.1.1 示例1 Srivastava 和 Salakhutdinov (2012) 提出了一种基于深度玻尔兹曼学习模型的多模态生成模型,通过拟合多模态数据在各种模态(如图像、文本和音频)上的联合分布来学习多模态表示。 所...
多模态深度学习在不同的多模态组合和学习目标下,主要包含四项关键技术—模态表示、模态传译、模态对齐和模态融合。 三、单模态表示 模态表示是多模态深度学习的基础,分为单模态表示和多模态表示。单模态表示指对单个模态信息进行线性或非线性映射,产生单个模态信息的高阶语义特征表示。多模态表示基于单模态表示,并对单...
代表性多模态深度学习模型摘要. 3.1 基于网络的深度信念多模态数据融合 3.1.1 示例1 Srivastava 和 Salakhutdinov (2012) 提出了一种基于深度玻尔兹曼学习模型的多模态生成模型,通过拟合多模态数据在各种模态(如图像、文本和音频)上的联合分布来学习多模态表示。
纯解码器生成模型可以通过训练利用下一个 token 预测生成有用的表征，从而成功地生成多种模态（如音频、...
我们平常使用的如图像识别,语音识别这种输入单个样本x(尽管样本可能有多个特征),但是输出对应的y值(结果)就是比较简单的单模态模型。 即单个模型对输入的信息进行线性或者非线性的映射。 多模态可以指的是通过多个模型的组合来让深度学习学习到更多不同的特征。如我们生活中对于事物,除了仅仅靠眼睛捕获,还有耳朵分析,...
代表性多模态深度学习模型摘要. 3.1 基于网络的深度信念多模态数据融合3.1.1 示例1 Srivastava 和 Salakhutdinov (2012) 提出了一种基于深度玻尔兹曼学习模型的多模态生成模型,通过拟合多模态数据在各种模态(如图像、文本和音频)上的联合分布来学习多模态表示。
多模态深度学习可以通过两种方式来实现:一种是在同一个模型中融合多种模式的特征,另一种是在不同模型之间进行融合。 在融合多种模式特征的方式中,可以使用多输入模型或多输出模型。在多输入模型中,模型将多种模式的特征输入到同一个网络中,以便在预测时使用这些特征。在多输出模型中,模型将不同的模式的特征分别输...
代表性多模态深度学习模型摘要. 3.1 基于网络的深度信念多模态数据融合 3.1.1 示例1 Srivastava 和 Salakhutdinov (2012) 提出了一种基于深度玻尔兹曼学习模型的多模态生成模型,通过拟合多模态数据在各种模态(如图像、文本和音频)上的联合分布来学习多模态表示。