Wang, “Deep multimodal representation learning: A survey,” IEEE Access, 2019. [62] B. P. Yuhas, M. H. Goldstein, and T. J. Sejnowski, “Integration of acoustic and visual speech signals using neural networks,” IEEE Communications Magazine, 1989. [63] A. A. Lazarus et al., Mu...
5、联合学习(Co-learning):在模态、它们的表示和它们的预测模型之间转移知识(transfer knowledge between modalities, their representation, and their predictive models) 协同训练co-training 零样本学习zero shot learning 三、任务 四、表征 Representation 解释:试图通过各模态的信息找到某种对多模态信息的统一表示 难题...
joint representation的优点在于优越的性能和以无监督的方式预训练表征的能力,缺点是模型不能自然地处理缺失的数据。 Liu等人从联合学习框架获得的多个面向任务的表征中产生了一个强大的表征。 Coordinated Representations (协调的陈述) 多模态对齐 显式对齐 隐式对齐 Optimizing multi-modal federated learning with compres...
be it an image, audio sample, individual word, or a sentence. A multimodal representation is a representation of data using information from multiple such entities.(我们可以互换使用表征和表示这个术语,每个都指一个实体的向量或张量表示,不管是图像...
Multimodal Machine Learning:A Survey and Taxonomy 多模态机器学习:综述与分类,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
The current survey aims to unify the fields of VL representation learning and knowledge graphs, and provides a taxonomy and analysis of knowledge-enhanced VL models.doi:10.1007/s10462-024-10825-zLymperaiou, MariaStamou, GiorgosSpringer NetherlandsArtificial Intelligence Review...
A survey on deep multimodal learning for computer vision: advances, trends, applications, and datasetsApplicationsComputer vision K Bayoudh,R Knani,F Hamdaoui,... - 《Visual Computer》 被引量: 0发表: 2021年 Deep multimodal representation learning: a survey Multimodal representation learning, which ...
【Paper】Deep Multimodal Representation Learning: A Survey (Part3) 显着区域或视频序列的时间步长,可以提高系统性能和噪声容限。例如,徐等。 [13]采用注意力机制来检测图像中的显着对象,并在解码器单元中将它们与文本特征融合以进行字幕。在这种情况下,在时间步骤t中生成的当前文本...基于注意力的视频描述多峰...
多模态联邦学习(Multimodal Federated Learning, MMFL)是一种涉及到多个客户端的协作训练过程,每个客户端拥有不同的模态设置(类型)与数据,可以在不共享其本地原始数据的情况下执行学习(训练)任务。注:本仓库已经在Github开源 目录 Survey Unifying Achitectures Applications Multimodal Datasets 综述文章 TitleAuthorsLinks ...
该笔记基于:Multimodal Machine Learning:A Survey and Taxonomy 该论文是一篇对多模态机器学习领域的总结和分类,且发表于2017年,算是相当新的综述了。老师在课上推荐阅读,我花了三天大体看了一边,其中有很多实际的方法或者技术对我来说是全新的领域,也是未来学习的方向,但是对这个领域和其想解决的问题有了大致的了解...