本文提出一种新的多模态、多粒度的路径表征学习框架(MM-Path),通过整合道路路径和图像路径这两种模态来学习通用的路径表征。为增强多模态数据的对齐,我们提出了一种多粒度对齐策略,系统地将节点、道路子路径和道路路径与其对应的图像块关联起来,确保详细的局部信息和更广泛的全局上下文的同步。为了有效解决多模态数据的...
一、多粒度特征学习的意义与背景 传统的特征学习方法往往只关注数据的整体特征，而忽视了数据内部的细节和深层次信息。然而，数据往往包含着丰富的多粒度信息，通过对这些信息进行学习和利用，可以更好地理解数据的内在结构和规律。多粒度特征学习正是基于这一思想而提出的，旨在从不同角度和粒度上挖掘数据的信息，为模...
多尺度与多粒度的深度学习模型在图像处理、计算机视觉等领域中有着广泛的应用。其中，基于多尺度特征的深度学习模型可以用于图像分类、目标检测等任务；基于多粒度特征的深度学习模型可以用于语义分割、人体姿态估计等任务。此外，多尺度与多粒度的深度学习模型还可以与其他技术相结合，如强化学习、迁移学习等，进一步提高模...
(3) 多视图层级图池化表征学习(节点&整图) (4) 图相似度学习 重点对不同粒度复杂图数据以及挖掘任务进行了探索,提出了一系列基于神经网络 的图表征学习模型,研究了图数据中知识的表征、融合以及推理 未来研究计划 (1) 在知识图谱中利用神经网络进行推理 a. 将模型扩展到跨语言知识图谱对齐任务中 (2) 将强化学...
为此,字节跳动 AI Lab Research 团队提出了X-VLM,首次提出学习多粒度的视觉和语言对齐。实验证明,这种预训练方法十分高效,模型规模无需很大,预训练数据无需很多, 仅216M参数量的X-VLM就能在广泛的多模态任务上获得了十分优秀的表现,例如:图像文本检索、基于图片的问答或推理、视觉定位、图片描述生成。目前,X-VLM ...
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多粒度深度学习,粒度这个词对于设计人员来说也不是什么陌生的词,粒度上通常称为粗粒度和细粒度,而这里讲的粒度控制主要指的是在系统设计的过程中如何根据需求去控制设计的范围。粒度的把握是软件设计的关键,举例子来说吧,目前软件的市场上充斥着各种各样同功能的软件,
粒度计算模型是处理粒度数据的重要工具,目前在机器学习和人工智能领域得到了广泛应用。例如,在自然语言处理中,可以使用粒度模型来处理不同粒度级别的语句,从而更好地理解语义。在图像处理中,可以使用粒度模型来处理不同粒度级别的图像,从而更好地识别物...
本文研究了如何在观测数据上学习多粒度因果结构,这是一个实际且重要的问题,然而目前的相关研究较少。本文提出了一种有效的方法MgCSL,通过利用编码独立的稀疏自编码器提取潜在的宏观变量,并借助多层感知器对因果机制进行建模,进而引入简化无环惩罚加速多粒度因果结构的发现。在合成和真实数据集上的实验证明了MgCSL的有效...