（2019ACL）Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences

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#transformer #深度学习 #人工智能

此博客虽为转载，但提及Transformer、深度学习和人工智能等关键信息技术内容。Transformer在深度学习领域有重要作用，深度学习是人工智能发展的核心技术之一，它们共同推动着人工智能的进步。
【论文精读】| MulT —— Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences
"You are worthy! You can do it!"
02-26 8349
首篇跨模态Transformer
2019_ACL_Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences
tcn760的博客
04-07 4274
Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences 论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.00295 对多模态人类语言序列数据进行建模的主要挑战： 1.每种模态的序列的采样方法不同，因此不同数据是未对齐的（就是一段文字，采样后与之相匹配的视频片段或音频片段与之并未对其） 2.跨模态的元素之间的长期依赖关系（哭泣可能与之前所说过的话有关系） 本文提出MulT来解决上述问题。 通过电影评论的实例视频剪
读论文：Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences
weixin_60150713的博客
07-17 1320
多模态人类语言时间序列数据建模的两个主要挑战：1）由于每个模态序列的采样率可变而导致的固有数据未对齐；2）跨模态元素之间的长期依赖关系。引入了多模态转换器 (MulT) 以端到端的方式通用解决上述问题，而无需显式对齐数据。模型的核心是定向成对跨模态注意，它关注跨不同时间步长的多模态序列之间的交互，并潜在地将流从一个模态适应到另一个模态。
Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences
自己在学习过程中的总结
01-11 1496
MulT：未对齐多模态语言序列的多模态变换器；题目：Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences年份：2019研究目的探索多模态数据集中跨模态元素之间的长范围依赖关系（本质：实现在未对齐的多模态数据集上进行多模态融合）研究内容提出了一个框架MulT进行多模态信息的融合，该框架引入了Cross-modal Attention机制。融合过程：首先利用 Conv1D 获取不同**模态特征**[^1]的局部信息，并将不同模态的特
[论文记录] 2019 - Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences
weixin_43862112的博客
11-18 3089
[论文记录] 2019 - Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences论文简介论文内容摘要1 介绍 论文简介 原论文：Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences1 针对非对齐多模态语言序列的多模态Transformer 论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.00295 源码地址：https://gith
paper review: Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences
贵在坚持
02-10 1554
文章目录Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language SequencesSummary摘要 (中文)Research ObjectiveBackground and Problemsmain workRelated workMethod(s)ConclusionReference(optional)Arouse for me Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language
【《Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences》论文翻译】
weixin_65028255的博客
07-23 1851
Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences
探索多模态序列的未来：Multimodal Transformer
gitblog_00338的博客
08-13 648
在这个数字化时代，我们每天都在处理各种多媒体信息，如文本、语音和视频。然而，如何有效地融合这些多模态数据并从中提取有价值的信息呢？这就是[Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences](https://github.com/jackytck/MULT)项目所要解决的问题。这是一个基于Pytorch实现的深度学习...
003 卷积神经网络（CNN）-- 原理到实践
yy_xzz的博客
12-25 825
卷积操作：局部连接，权重共享池化操作：降维，增加平移不变性经典架构现代技巧：批归一化，Dropout，残差连接实践应用：图像分类，特征可视化# 尝试设计一个用于MNIST的CNN# 你的设计pass# 前向传播pass。
Day46
m0_70488789的博客
12-26 262
作业：手动构造类似的数据集（如cosx数据），观察不同的机器学习模型的差异。4. 经典机器学习在序列任务上的劣势；# DAY 46 序列预测任务介绍。b. 多步预测的2种方式。2. 序列数据的处理：滑动窗口。3. 多输入多输出任务的思路。
Day44 简单 CNN 实战
W020419的博客
12-26 326
将卷积输出展平成向量，接 1~2 层全连接 + Dropout，输出 10 维 logits。：BatchNorm 稳定分布、Dropout 降低 co-adaptation。这些中间输出就是“特征图”，可借助 Grad-CAM 等方法做可视化解释。第 3 个卷积块：池化后得到 128×4×4，展平即 2048 维向量。第 1 个卷积块：保持尺寸，池化后得到 32×16×16；第 2 个卷积块：池化后得到 64×8×8；提取多尺度特征并逐步减小空间维度。
带Python的人工智能——深度学习
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
12-27 1065
本文摘要：深度学习是机器学习的重要分支，基于人工神经网络构建。文章对比了深度学习与机器学习的差异，重点介绍了卷积神经网络(CNN)的结构和应用。CNN通过卷积层、池化层等处理图像数据，在图像分类任务中表现优异。文中提供了使用Keras构建线性回归器和图像分类器的Python代码示例，包括数据预处理、模型构建、训练和预测的全过程。通过实例展示了深度学习在房价预测和猫狗图像分类中的实际应用。
毕业项目推荐：91-基于yolov8/yolov5/yolo11的井盖破损检测识别（Python+卷积神经网络）
最新发布
weixin_71667732的博客
12-29 633
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。
Day44
m0_70488789的博客
12-24 222
作业: day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练,现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高。作业: 对于 day41 的简单 cnn，看看是否可以借助调参指南进一步提高精度。2. 尝试对 vgg16+cbam 进行微调策略。1. 好好理解下 resnet18 的模型结构。# DAY 44 预训练模型+CBAM 模块。3. 针对预训练模型的训练策略。c. 各部分参数的调整心得。2. CBAM 放置位置的思考。1. resnet结构解析。3. 神经网络调参指南。
基于卷积神经网络的图像分类实践与原理解析
qq_56999332的博客
12-25 1474
摘要：卷积神经网络(CNN)是一种专门处理网格结构数据(如图像)的深度学习模型，通过卷积操作、池化操作和参数共享机制有效降低了参数数量，解决了传统神经网络处理高维数据时的过拟合问题。本文介绍了CNN的核心结构(输入层、卷积层、池化层、全连接层等)，并基于TensorFlow/Keras框架实现了MNIST手写数字分类任务，5个epoch后测试准确率达98%以上。文章还探讨了增加网络深度、数据增强、批归一化等优化策略，指出CNN是计算机视觉领域的核心技术，随着残差网络、注意力机制等新技术发展，其应用范围正不断
UPDP: A Unified Progressive Depth Pruner for CNN and Vision Transformer
tongxianchao的博客
12-25 1026
传统的通过减少网络通道数来实现模型压缩，但在面对包含以及某些高效模块（如广泛使用的）的高效 CNN 模型时，往往难以取得理想的剪枝效果。已有的通过减少网络层数来压缩模型，但由于部分高效模型中存在，这些方法并不适用于此类结构。此外，若在子网微调阶段，会破坏原有模型权重的分布，从而阻碍剪枝后模型达到较高的性能。为了解决上述问题，本文提出了一种。该方法设计了一种，并为子网提出了。此外，我们还将该剪枝方法中。实验结果表明，在多种剪枝配置下，所提出的方法始终优于现有的深度剪枝方法。
毕业项目推荐：90-基于yolov8/yolov5/yolo11的工程车辆检测识别系统（Python+卷积神经网络）
weixin_71667732的博客
12-26 1277
本文介绍了一个基于深度学习的工程车辆智能监控系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11算法，并集成SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频、摄像头输入的实时检测，具备UI界面，可直观展示检测结果并导出xls格式数据。功能包括单张图片识别、文件夹批量识别、视频逐帧检测、摄像头实时监控以及结果查看与导出。该系统可有效识别多种工程车辆类型，为施工安全提供智能化解决方案。文章提供了完整Python代码和使用指南，方便读者学习和应用。
科研绘图 | TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络模型结构图
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
12-28 215
科研绘图 | TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络模型结构图
深度学习系列83：使用outetts
kittyzc的博客
12-24 163
本文介绍了基于LLaMa架构的语音合成模型及其中文使用方法。该模型采用WavTokenizer音频标记化技术，v2/v3版本分别使用CTC对齐和Whisper实现文本-音频精确映射，支持20多种语言。针对中文使用，需修改whisper-timestamped库配置并调整音频处理代码。使用流程包括：创建接口、生成/加载说话人配置文件、执行语音合成并保存输出。示例代码演示了从文本到语音的完整生成过程，支持自定义说话人音色。该方案为中文语音合成提供了高效解决方案。
Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences原文
03-12
for transformer in self.cross_modal_transformers: output = transformer(inputs) fused_features.append(output) final_output = combine_fused_features(fused_features) return final_output ```
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