关键词multimodal representations
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- 隐私增强的多模态神经表征用于情感识别
本研究回顾了移动应用程序和虚拟对话代理器识别和适应情绪的方法，讨论了隐私问题。我们研究了基于主要任务（情感识别）进行训练的多模态表征如何意外地泄露一些敏感信息，分析了情感识别中的隐私度量，并在多个数据集上进行了验证。我们使用对抗学习范式来消 - EMNLP多模态微分网络用于视觉问题生成
该研究提出使用范例获取相关语境，利用多模式差分网络生成自然而富有吸引力的问题，此方法在定量指标（BLEU，METEOR，ROUGE 和 CIDEr）方面取得了显著的改进，生成的问题与自然问题的相似性经过人类研究验证。
- CVPR利用共注意力对齐符号和物体以理解视觉广告
本文提出了一种注意力机制下的嵌入模型，通过利用多模态表示来关联图像提议与符号并从中有效地汇集信息。我们应用多次多模态注意力机制来迭代改进注意力映射，从而提高精确度，并采用最大化边缘损失函数进行端到端学习，证明该模型在广告数据集上的效果优于其 - ICLR学习分解的多模式表示
本文提出一种优化跨多模态数据和标签的联合生成 - 判别目标函数的模型，将表示分解为多模态判别和模态特异性生成两组因子，实验结果表明该模型能够学习到有意义的多模态表示，并取得了领先水平的性能。