调研之后发现,目前处理此类问题的主流方法都是基于bert的多模态模型,因此总结一下学习过程中遇到的问题,以及自己对这些模型的理解。 本文主要学习和记录一下video bert《VideoBERT: A Joint Model for Video and Language Representation Learning》这篇文章。读完这篇论文,给我的最大感受就是:为了让多模态数据(video和...
尽管大多数现有方法学习低级表示,但我们提出了一种联合视觉语言模型来学习高级特征,而无需任何明确的监督。特别是受其最近在语言建模方面的成功启发,我们建立在 BERT 模型的基础上,以学习视觉和语言标记序列的双向联合分布,这些标记分别来自视频数据的矢量化和现成的语音识别输出。我们在许多任务中使用 VideoBERT,包括动作...
“微调”(Fine-tuning)是一种迁移学习的方法,通常用于深度学习领域。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)...
BERT模型是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,用于自然语言处理任务。在运行BERT模型时,解决属性错误的方法可以包括以下几个方面: 1. 数据预处理:在使用BERT模型之前,需要...
这些特征提取器通常对以固定帧率采样的视频帧进行操作,并且通常对图像/视频理解任务进行预训练,而没有适应视频字幕数据。在这项工作中,作者提出了S WIN BERT,这是一种基于端到端Transformer的视频字幕模型,该模型直接将视频帧patch作为输入,并输出自然语言描述。
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集AI大模型教育、应用开发、机器人解决方案一体的科技公司关注 Bert模型句向量的缺陷及解决方式 发布于 2022-10-28 18:26 · 926 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 BERT深度学习(Deep Learning)Transformer机器学习AI算法算法工程师面试 写下你的评论... 还没有评论,发表第一...
知乎知学堂 等你来答 切换模式 登录/注册 DASOU 公众号【DASOU】;B站【NLP从入门到放弃】 发布于 2021-10-30 19:16 · 16.4 万次播放 BERT深度学习(Deep Learning)自然语言处理Transformer 写下你的评论... 6 条评论 默认 最新 深梦 三连