multimodal deep learning | BriefGPT

关键词multimodal deep learning

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多目标优化决定何时、哪些、以及如何融合深度网络：一种预测 COVID-19 结果的应用
本论文提出了一种基于 Pareto 多目标优化的方法，用于优化多模态深度学习模型的设置。使用此方法在 AIforCOVID 数据集上达到了最先进的结果。同时，利用 XAI 算法，提取了特征的内模重要性，增强了模型预测的可信度。
PDF2 years ago
多模式协同学习：挑战、数据集应用、最新进展与未来方向
该研究对于多模态联合学习进行了全面系统的综述，介绍了多种技术和应用，讨论了存在的挑战和未来的研究方向。
PDF3 years ago
MM数字分类学家：在公众科学家拍摄的照片中识别植物物种
提出了一种多模态深度学习模型 —— 数字分类学家，该模型可以在一种统一的框架中考虑空间、时间和生态上下文的附加线索，提高了植物物种图片识别准确率。
PDF3 years ago
利用多模态深度学习分析社交媒体数据，以用于灾害响应
本论文使用多模态深度学习技术，提出了一种分析社交媒体数据中文字和图像模态的联合表征，并在真实的灾难数据集上进行了广泛的实验，证明了该多模式架构比单模型（例如，仅使用文本或图像）的模型表现更好。
PDF4 years ago
基于多模态深度学习的交通流量预测的混合方法
本文提出了一种混合多模态深度学习方法用于短期交通流量预测，可以通过注意力辅助的多模态深度学习架构联合自适应地学习多模态交通数据的空间 - 时间相关特征和长期时间依赖关系，通过多个 CNN-GRU-attention 模块将不同模态交通数据的
PDF6 years ago
ShapeWorld - 一种新的多模态语言理解测试方法
介绍了一种新的框架，用于评估多模态深度学习模型的语言理解和泛化能力，该方法可控制详细的数据内容，在四个不同任务上应用于视觉问答模型，通过开源我们的框架，我们希望刺激多模态语言理解领域的进步。
PDF7 years ago
多模态深度学习在多模态情感识别中的应用
采用多模态深度学习方法构建情感模型，通过单模态增强和多模态便利任务表现出较高的识别精度，同时在跨模态学习任务中证明了其有效性。
PDF8 years ago