多模态学习 (Multimodal Learning)

最新推荐文章于 2024-12-17 13:46:59 发布
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《多模态学习 (Multimodal Learning)》

关键词

  • 多模态学习
  • 数据融合
  • 深度学习
  • 多任务学习
  • 迁移学习
  • 自然语言处理
  • 图像识别
  • 增强现实

摘要

多模态学习是一种能够处理多种类型数据（如文本、图像、声音等）的机器学习方法。随着数据类型的多样化和数据量的爆炸式增长，多模态学习在人工智能领域变得越来越重要。本文将详细介绍多模态学习的基础知识、数据处理、理论基础、应用场景以及项目实战，并探讨多模态学习的前沿趋势和应用前景。

目录大纲

  • 第一部分：多模态学习基础
    • 第1章：多模态学习概述
    • 第2章：多模态数据预处理
    • 第3章：多模态学习理论基础
    • 第4章：多模态学习应用场景
  • 第二部分：多模态学习项目实战
    • 第5章：多模态学习项目开发准备
    • 第6章：多模态图像识别项目实战
    • 第7章：多模态自然语言处理项目实战
    • 第8章：多模态增强现实与虚拟现实项目实战
  • 第三部分：多模态学习前沿与趋势 <
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一文搞懂多模态学习（多模态融合 + 跨模态对齐）
2301_76168381的博客
03-05 4240
跨模态对齐是指利用各种技术手段，使不同模态的数据（例如图像、文本、音频等）在特征、语义或表示层面上能够达到匹配与对应。
多模态学习
DYF的博客
06-06 4164
模态是指一些表达或感知事物的方式，每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态视频图像文本音频。
多模态（MultiModal Learning）学习综述
安静的软件工程师
02-14 4124
多模态（MultiModal Learning）学习综述
多模态学习：实现多模态数据的学习与处理
AI天才研究院
01-21 2604
1.背景介绍 多模态学习是一种机器学习方法，旨在处理和学习不同类型的数据。这些数据可以是图像、文本、音频、视频等。多模态学习的目标是利用不同类型的数据来提高机器学习模型的性能和准确性。在本文中，我们将讨论多模态学习的背景、核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景、工具和资源推荐以及未来趋势和挑战。 1. 背景介绍 多模态学习的研究起源于20世纪90年代，当时的研究主要集中在图像和文本之间的关系...
多模态深度学习
weixin_51697828的博客
07-22 6746
我们对世界的体验是多模态的——我们看到物体，听到声音，感受质地，闻到气味，然后做出决定。多模态学习表明，当我们的许多感官——视觉、听觉、动觉——参与信息处理时，我们理解和记忆更多。通过组合这些模态，学习者可以组合来自不同来源的信息。 多模态深度学习 当涉及到深度学习时，仅以图像、文本、音频、视频为信息源的训练模式是很常见的。但是也有一种方法可以建立同时包含两种数据类型的模型，比如文本和图像。使用多模态数据不仅改进了神经网络，而且还包括从所有数据源中更好地提取特征，从而有助于在更大范围内进行预测。
什么是多模态学习？
种花家的奋斗兔的博客
02-18 9298
首先，什么叫做模态（Modality）呢？ 每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。 同时，模态也可以有非常广泛的定义，比如我们可以把两种不同的语言当做是两种模态，甚至在两种不同情况下采集到的数据集，亦可认为是两种模态。 因此，多模态机器学习，...
MultiModalLearning
whaosoft143ai的博客
03-01 331
多模态数据的异质性使得构建这样的表示具有挑战性。例如，语言通常是象征性的，而音频和视觉形式将被表示为信号。单模态的表征负责将信息表示为计算机可以处理的数值向量或者进一步抽象为更高层的特征向量，而多模态表征是指通过利用多模态之间的互补性，剔除模态间的冗余性，从而学习到更好的特征表示。whaosoft aiot http://143ai.com 应用：Contrastive Language-Image Forensic Searchhttps://github.com/johanmodin/clifs
多模态学习Multimodal Learning：人工智能中的多模态原理与技术介绍初步了解
qq_26303031的博客
08-20 2087
多模态学习指的是通过同时利用多种模态的数据进行学习和推理的过程。例如，在图像分类任务中，除了使用图像数据，还可以结合文本描述，以提升分类准确性。多模态学习的目标是利用不同模态的信息，提高模型的泛化能力和表现。模态（Modality）是指信息或数据的不同表现形式。文本（Text）：自然语言文本，如文章、评论、对话等。图像（Image）：静态图片，如照片、图画等。音频（Audio）：声音信号，如语音、音乐等。视频（Video）：动态影像，如电影、视频剪辑等。
多模态学习(一) 初识
Ray Home
11-08 1429
多模态学习初识文章，综述类。
多模态机器学习简述（Guide to Multimodal Machine Learning）
Cratial
10-25 4176
前言：本篇博文为译文，翻译自Parth Chokhra 发表在Medium的博文 “Guide to Multimodal Machine Learning” 原博文链接：https://towardsdatascience.com/guide-to-multimodal-machine-learning-b9b4f8e43cf7 原博文撰写时间：2020-09-27 我最近从Facebook在Driven Data网举办的厌恶表情包检测挑战赛（Hateful Meme Challenge 2020）
一文解锁多模态学习（视觉、听觉、触觉）
最新发布
star_nwe的博客
12-17 1689
多模态学习（Multimodal Learning）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及从多种不同类型的数据源中提取信息，并整合这些信息以提升模型的性能。这些数据类型包括但不限于文本、图像、音频和视频等。多模态学习的核心在于理解和利用不同模态之间的互补性和一致性，以实现更深层次的数据理解和更准确的决策。在全球范围内，多模态学习的研究和应用正在迅速发展。根据最新的学术统计数据，多模态学习相关的研究论文数量在过去五年内增长了近300%，这表明了该领域的活跃度和重要性。
深度学习在影像学报告多模态检索中的应用研究
多模态检索（Multimodal Retrieval）是指在信息检索过程中，同时利用多种不同类型的数据（如文本、图像、声音等）来提高检索的准确性和丰富性。在多模态检索中，系统可以根据用户的需求，整合并分析不同模态的数据，...
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