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...
在多模态情况下,建模异质性在学习表示和捕获对齐时非常有用,并且是量化多模态模型的关键子挑战。 Principle 2: Interconnection 尽管模态是异质的,但多模态研究的核心动机是模态不是独立处理的,而是经常相互关联并共享相互作用的互补信息。这些互连至少有两个方面:模态连接和模态交互。首先,情态连接描述了情态通常是如何...
多模态人工智能利用来自多个不同模态(如文本、图像、声音、视频等)的数据进行学习和推理。多模态人工智能强调不同模态数据之间的互补性和融合性,通过整合多种模态的数据,利用表征学习、模态融合与对齐等技术,实现跨模态的感知、理解和生成,推动智能应用的全面发展。 接下来分三部分:_数据采集与表示、数据处理与融合、...
多模态融合(Multimodal Fusion)是指结合来自不同模态(如视觉、听觉、文本等)的数据,以提升信息处理和理解能力的技术方法。多模态数据通常具有不同的物理性质和信息特征,通过融合这些多模态信息,可以获得更全面和准确的理解。这种融合过程可以发生在数据层、特征层和决策层: ...
1. 什么是多模态 Multimodality 多模态(Multimodality)是指集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。在机器学习和人工智能领域,多模态涉及的数据类型通常包括
多模态表示是以向量或张量的形式对来自多个模态的数据进行编码的任务。 多模态融合 多模态融合是将来自不同传感器或不同数据源的多个模态(如图像、文本、音频等)的信息融合起来,以提高任务的准确性和效率。 以下是一些常见的多模态融合技术: 基于特征提取的融合:将不同模态的特征提取器(如卷积神经网络、循环神经网络...
多模态VS单模态 多模态AI模型可以同时处理多种类型的数据，而单模态AI模型仅限于单一类型的数据输入，并且只能以特定的数据模态提供输出。例如，支持ChatGPT免费版本的GPT-3.5只支持文本输入和输出，它就属于单模态;但另一款ChatGPT模型GPT- 40可以处理文本、图像和音频数据，它就属于多模态。多模态AI运行原理 多...
多模态表示学习、模态转化、对齐和多模态融合:这些是多模态学习可以划分为的研究方向,每个方向都关注于从多种模态中处理和联系的方法。 可靠多模态学习(鲁棒多模态学习):针对模态表示强弱不一致和模态对齐关联不一致等挑战,通过设计相应的损失函数或正则化项进行联合训练,以提升模型在真实...
表征学习是多模态任务的基础,其中包含了一些开放性问题,例如:如何结合来源不同的异质数据,如何处理不同模态的不同噪声等级,测试样本的某种模态缺失怎么办。现有多模态表征学习可分为两类:Joint(联合,也称为单塔结构)和Coordinated(协作,双塔结构)。 1. Joint结构注重捕捉多模态的互补性,融合多个输入模态 𝓧1,𝓧...