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多模态深度学习的综述

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,文本包含图像,以更清楚地表达文章的中心思想。不同的模态具有非常不同的统计特性。这些数据被称为多模态大数据,包含丰富的多模态和跨模态信息,对传统的数据融合方法提出了巨大的挑战。

  • 2024-05-06
  • 阅读223

统计学中的概率分布

您是否熟悉统计学中使用的不同分布?

  • 2024-05-06
  • 阅读188

深度学习中的重要概念

深度学习是机器学习的一个子类别,专注于为计算机构建一个学习过程,使其能够像人类一样识别模式和做出决策。

  • 2024-05-06
  • 阅读193

梯度下降(GradientDescent)

梯度下降(Gradient Descent)是一种一阶优化技术,用于寻找局部最小值或优化损失函数(loss function)。它也被称为参数优化技术(parameter optimization technique)。

  • 2024-05-06
  • 阅读199

机器学习:基于实例vs基于模型

被归类为基于实例学习的机器学习系统是那些通过记住训练示例然后基于某种相似度度量来泛化到新实例的系统。这些算法的时间复杂度取决于训练数据的大小。

  • 2024-05-06
  • 阅读198

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)的重要概念

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks),也被称为convet,是一种特殊的神经网络,用于处理具有已知网格状拓扑的数据,比如时间序列数据(1D)或图像(2D)。

  • 2024-05-06
  • 阅读191

MLP的时代结束了?全新神经网络架构KAN横空出世

多层感知器(MLP, Multilayer Perceptron)作为人工神经网络的一个基本架构,一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”

  • 2024-05-06
  • 阅读257

图神经网络(GNN)系统介绍及实践(Pytorch)

本文介绍了有关图神经网络的所有内容,包括 GNN 是什么、不同类型的图神经网络以及它们的用途。此外,还展示了如何使用 Pytorch 构建图神经网络。

  • 2024-05-05
  • 阅读277
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