18、多模态生物信号压缩与元启发式、深度学习技术探索

最新推荐文章于 2025-11-19 16:22:09 发布

cuda7parallel

最新推荐文章于 2025-11-19 16:22:09 发布

阅读量23

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： AI赋能网络安全新前沿文章标签：多模态生物信号压缩迁移学习去噪自编码器

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cuda7parallel/article/details/152532272

AI赋能网络安全新前沿专栏收录该内容

20 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

多模态生物信号压缩与元启发式、深度学习技术探索

在当今科技领域，多模态生物信号压缩以及元启发式、深度学习等技术正发挥着重要作用。本文将深入探讨这些技术的原理、应用及相关实验结果。

多模态生物信号压缩

在可穿戴技术的长期监测系统中，无线通信面临着信号传输成本高的问题。由于负责采集和传输多种生物信号的可穿戴设备体积小且依靠电池供电，因此信号处理算法的运行时间至关重要。

实验对基于迁移学习的多模态卷积去噪自编码器（TL - based M - CDAE）模型在目标数据集上进行了测试。根据表格和图形结果，该模型在输入信噪比（SNR）为 - 1dB、0dB、5dB 的所有水平上均表现出色。

从能量效率角度来看，在采集和传输多种生物信号时，多模态压缩优于单模态压缩。这是因为多模态压缩的训练和测试（推理）时间比单模态压缩更短，具体数据可从表 1 中看出。

压缩类型	生物信号	SA CDAE 模型（计算时间，秒）		TL CDAE 模型（计算时间，秒）
		训练成本	推理成本	训练成本	推理成本
单模态	ECG	5482.35

订阅专栏解锁全文

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

cuda7parallel

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

多模态大模型：技术原理与实战全球多模态大模型介绍

AI天才研究院

06-11

2849

关键词：多模态大模型、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、跨模态学习、迁移学习、人工智能随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型已经成为了当前AI领域最热门的研究方向之一。多模态大模型能够同时处理和理解多种类型的数据，如文本、图像、音频和视频等，这为AI系统在复杂场景下的应用提供了更加强大和灵活的能力。本文将深入探讨多模态大模型的技术原理，介绍其实战应用，并对全球主要的多模态大模型进行全面的介绍和比较。

跨模态AI系统架构：如何实现多模态数据的元学习？

移动开发前沿的博客

09-20

1053

模态异质性：不同模态的特征分布差异大（如文本的离散token vs 图像的连续像素），如何将其映射到统一语义空间？少样本泛化：新任务中仅能获得少量样本（如1-5个），如何让模型快速适应？跨模态协同效率：如何高效整合多模态知识，避免冗余或冲突？任务分布偏移：新任务的分布可能与训练任务差异大（如医疗图像vs自然图像），如何保持泛化能力？跨模态元学习是实现通用智能的关键路径，它将元学习的“学习如何学习”能力与跨模态的“多模态协同”能力结合，解决了多模态AI中的少样本泛化、异质性对齐等核心问题。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

压缩感知MRI数据处理与重建实战

weixin_36483050的博客

08-19

968

压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论是近年来信号处理领域的一个重大突破，它提供了一种在远低于奈奎斯特采样率的情况下，从少量测量中精确重构信号的方法。对于MRI图像处理来说，压缩感知理论的应用可以大幅度减少扫描时间，同时保证图像质量，这对于提高医疗效率以及改善患者体验具有重要意义。在本章节中，我们详细讨论了MRI数据采集的重要性和参数设置，以及如何通过快速和并行成像技术来优化采集过程。我们还探讨了图像重建算法如何协同工作，以确保数据采集过程的优化得以在重建图像中体现。

深度学习多模态融合_基于深度学习的多模态数据融合研究

weixin_29338295的博客

01-05

4969

引用：Gao J, Li P, Chen Z, Zhang J. A Survey on Deep Learning for Multimodal Data Fusion. Neural Comput. 2020;32(5):829-864. doi:10.1162/necoa01273摘要：异构网络的广泛部署产生了大量具有高容量、高多样性、高速度和高准确性特征的数据。这些数据称为多模态大数据，包...

太全了！多模态深度学习的综述！

人工智能讲师分享前沿技术

08-12

903

我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。例如，图像通常与标签和文本解释相关联，文本包含图像，以更清楚地表达文章的中心思想。不同的模态具有非常不同的统计特性。这些数据被称为多模态大数据，包含丰富的多模态和跨模态信息，对传统的数据融合方法提出了巨大的挑战。

多模态AI核心技术：CLIP与SigLIP技术原理与应用进展

deephub

03-29

1648

近年来，人工智能领域在多模态表示学习方面取得了显著进展，这类模型通过统一框架，特别是。在此领域具有里程碑意义的模型包括OpenAI提出的。这些模型重新定义了计算机视觉与自然语言处理的交互范式，实现了从图像分类到零样本学习等多种高级应用能力。本文将从技术层面分析CLIP和SigLIP的架构设计、训练方法及其主要差异，并探讨它们在多模态大型语言模型中的应用价值。

(Arxiv-2025)为统一的多模态理解与生成协调视觉表示

顾道长生的科研笔记

06-30

1494

摘要：本文提出Harmon框架，通过共享的遮挡自回归（MAR）编码器统一多模态理解与生成任务。现有方法使用VQ或VAE编码器时，因侧重图像重建而忽视语义，导致理解性能受限。研究发现MAR编码器通过遮挡建模预训练能同时捕捉细粒度特征和高层语义，在特征可视化和线性探测中表现优异。Harmon采用三阶段训练流程，逐步优化共享编码器在生成与理解任务中的表现。实验表明，Harmon在GenEval、MJHQ30K等生成基准上达到SOTA，在理解任务上与专用语义编码器方法（如Janus）相当，验证了统一表示的协同效应

【MMML】多模态机器学习高被引综述论文笔记

全性保真，不以物累形。

04-09

5386

论文年份：TPAMI 2018，论文被引：1266（2022/04/09）

2024年深度学习领域最新技术与研究方向：深度解析与未来展望

a313136031的博客

03-07

3101

2024年，深度学习在基础理论突破与行业落地之间形成了良性循环。随着光量子计算与神经形态工程的成熟，预计到2026年将出现能效比提升1000倍的第三代智能芯片。而跨学科融合的深入，将使AI不仅成为科学发现的加速器，更可能重塑人类认知世界的范式。在这一进程中，平衡技术创新与伦理约束、破解能源瓶颈与认知局限，将是决定人工智能能否实现第二次跃迁的关键。使用无结构文本训练本地模型CPM-4架构github：gitee仓库；公众号：尘渊文化。

深入解析AI技术：从深度学习到GPT大模型的全面探索

技术栈：C++、go、python，方向：软开，测开

07-26

1479

从基础的神经网络模型到复杂的GPT大模型，从传统的机器学习分类到前沿的强化学习技术，AI技术正在不断突破自身的边界和限制，展现出无限的可能性和潜力。模型并行则是指将模型的不同部分分配到不同的计算节点上，每个节点负责计算模型的一部分，节点间通过传递激活值和梯度来实现模型的整体前向和反向传播。的大型预训练语言模型。数据并行是指将数据集分割成多个子集并分配给不同的计算节点进行处理，每个节点持有完整的模型副本，独立计算梯度，并通过某种形式的通信机制（如参数服务器、环形同步等）同步梯度以更新全局模型参数。

多模态生物信号压缩与元启发式、深度神经网络策略

### 多模态生物信号压缩与元启发式、深度神经网络策略 #### 多模态生物信号压缩在生物信号处理领域，多模态生物信号的压缩是一个重要的研究方向。可穿戴设备在长期健康监测中发挥着重要作用，但无线通信中的信号...

多模态生物信号压缩与元启发式、深度神经网络策略研究

# 多模态生物信号压缩与元启发式、深度神经网络策略研究 ## 1. 多模态生物信号压缩 ### 1.1 TL - M - CDAE 模型性能在生物信号处理中，TL - 基于的 M - CDAE 模型在目标数据集上表现出色。从表 10.2 的结果和图形...

云计算实战应用案例精讲-【深度学习】多模态融合（补充篇）

qq_36130719的博客

04-18

1124

模态对齐是多模态融合关键技术之一，是指从两个或多个模态中查找实例子组件之间的对应关系。例如，给定一个图像和一个标题，希望找到图像区域与标题单词或短语的对应关系[72]。多模态对齐方法分为显式对齐和隐式对齐两种类型。显式对齐关注模态之间子组件的对齐问题，而隐式对齐则是在深度学习模型训练期间对数据进行潜在的对齐。

迁移学习的基于股票数据预训练加速

木头大左的博客

11-19

456

通过将源领域（股票市场）积累的知识迁移至目标领域（期货市场），可有效缓解后者因数据稀缺导致的过拟合问题。设置三阶段学习率衰减曲线：初始阶段仅更新分类头全连接层（lr=1e-3），中期解冻顶层3个残差块（lr=5e-4），后期全局精细调整（lr=1e-5）。考虑到股票T+1与期货T+0的交易机制差异，需进行特殊处理：将股票日线数据重采样为小时级别，并与期货Tick数据进行时空对齐。数据显示，采用迁移学习的策略在各项指标上均有显著提升，尤其最大回撤降低近50%，证明其风险控制优势。

Lua非空判断方法[源码]

11-24

本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。

JS表格转Excel实现[可运行源码]

11-24

该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。

图片转bin文件存储[项目代码]

11-24

本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。

ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]