multimodal machine learning | BriefGPT

关键词multimodal machine learning

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CVPRGaLeNet: 灾害预测、管理和救援的多模态学习
提出多模态机器学习框架，并将预灾图像、气象数据和飓风轨迹相结合，以有效评估灾害的严重程度，从而避免决策延迟。
PDF2 years ago
Flamingo：一种可视化语言模型，用于少样本学习
Flamingo 是一种可视语言模型，具有快速适应新任务的能力，能够仅使用少量注释示例。这种模型通过桥接强大的预训练视觉和语言模型，处理任意交错的视觉和文本数据序列，并无缝地输入图像或视频并进行评估和测试，从而表现出上下文的一步学习能力。
PDF2 years ago
MM多模式是什么？
本论文讲述了多模态机器学习领域的发展，提出了当前使用的多模式定义过时，不适用于机器学习时代，并提出一种基于任务相对定义的新的多模态定义，重点关注与给定机器学习任务相关的表示和信息。通过我们的新的多模态定义，旨在为多模态研究提供缺失的基础，这
PDF3 years ago
ACLSeq2Seq2Sentiment: 多模态序列到序列模型用于情感分析
本文提出了两种新的无监督联合多模态学习表示方法 ——Seq2Seq 模态翻译模型和分层 Seq2Seq 模态翻译模型，并通过 CMU-MOSI 数据集的多模态情感分析实验证明此方法优于基线模型在二模态情感分析方面的 F1 分值提升达 12
PDF6 years ago
ACL多模态数据集中单词和主题的视觉具体性量化
本研究旨在探讨如何自动计算多模态训练数据中的单词与主题的视觉具体性以此来预测机器学习算法学习文本与视觉关系能力的高低。研究发现具体概念确实比抽象概念更容易学习，且不同数据集中视觉具体性与算法表现之间的关系是有所不同的，建议在多模态研究中使用
PDF6 years ago
多模态机器学习：概述与分类
多模态机器学习作为一个充满潜力的多学科领域，在不断发展和完善，其普遍的分类包括：表示、翻译、对齐、融合和协同学习。该研究旨在通过共性的分类方式，综合总结目前该领域的研究进展，以期为未来的研究指明方向。
PDF7 years ago