多模态深度学习
《多模态信息融合的语音识别技术具体特征是什么?》
深度学习。多模态信息融合的语音识别技术具体特征是采用了深度学习等人工智能技术，可以识别多种语音信号，包括口音、语调、语速等，具有较高的准确率。
《学习笔记:积极向上,井井有条》
利用专业知识和技能提升自己,专业化学习让你更高效。易增强智商深度学习技术在实践中的应用,如语音识别和计算机视觉等,能增强你的智商。多领域应用深度学习应用领域可能发生巨变,包括自然语言和文本处理、信息检索和多任务深度学习驱动的多模态信息处理。对深度学习方法感兴趣的研究人员和学生。吃透每节课内容...
《吴恩达:28张图全解深度学习知识》
R-CNN、Siamese Network等。 深度学习的每个领域都有其独特的魅力，词表征和序列到序列模型展示了语言处理的先进应用。加入我们的深度学习专项课程交流群，获取更多资源，共同提升。更多深度学习前沿动态不容错过：机器学习的交叉验证、大模型开源技术、多模态模型和视觉Transformer的最新进展。
《多模态大模型概念》
使用多模态数据能够使得事物呈现更加立体、全面，多模态研究成为当前研究重要方面，在情感分析、机器翻译、自然语言处理和生物医药前沿方向取得重大突破。2017年Transformer被提出，颠覆了传统的深度学习模型，在机器翻译任务上实现了最好性能。多模态大模型综述 表征的主要目标是把各种类型的数据转化为数值形式以便...
《多模态融合综述》
内容：内容：将多模态融合的背景、发展都讲的很详细，比如多来源和多模态的关系、数据集成与数据融合的联系、特征融合、早晚期融合、基于深度学习的融合、参考： 多来源多模态数据融合与集成研究进展 多模态融合的定义：深度学习中的多模态融合技术（Multimodality Fusion Technology，MFT）[1]是模型在完成...
《人工智能有哪些发展趋势》
人工智能和人类的融合：人工智能技术可能会进一步融合到人类生活中，包括虚拟助手、智能家居、人机交互等。自主学习和自我适应：未来，人工智能系统可能会变得更加自主和自我适应，可以根据环境和任务的不同自我学习和改进。多模态人工智能：多模态人工智能将不仅仅涉及语音和图像，还将包括触觉、味觉、嗅觉等...
《多模态信息融合的语音识别技术具体特征是什么?》
多模态信息融合的语音识别技术的起源：语音识别技术起源于上世纪50年代，当时使用的是基于模板匹配和隐马尔可夫模型的传统方法。然而，由于HMM模型难以对长时序信号进行建模，而且对于不同语种和发音变异的适应性较差，传统方法在实际应用中遇到了诸多挑战。随着深度学习技术的兴起，语音识别取得了重大突破。深度...
《什么是新一代人工智能?》
2. 自主学习和迁移学习：新一代人工智能系统具有自主学习的能力，可以从数据中提取知识并不断改进性能。迁移学习使得已经学到的知识和经验可以应用到新的问题和领域中，加速学习过程。3. 多模态感知和理解：新一代人工智能系统可以同时处理多种感知输入，如图像、声音和文本等，并将它们整合起来进行综合...
《多模态大模型区别》
1、大模型是指采用深度学习等技术构建的具有巨大参数量的神经网络模型，例如BERT、GPT等。这些模型具有较强的泛化能力和表征能力，可以用于自然语言处理、图像识别等领域。2、多模态是指将多种不同类型的信息（如文字、图像、音频等）进行融合和处理的技术。这些信息可以互相补充和增强，提高人工智能应用的...
《研究生多模态方向好写论文吗》
研究生多模态方向不好写论文。1、数据获取和处理难：研究多模态数据涉及多种媒体数据，如文本、图像、音频和视频等，每种数据都有自己的特性和处理方式非常复杂。2、模型设计和训练难：研究多模态数据的处理需要设计相应的模型和算法，如深度学习模型、特征提取算法、融合算法等非常难。
最新评论：
嵇菁14746915528：multi - modal deep learning,是什么意思 -
督戴4221 》 多模态 深度学习 是深度学习中的一类特殊问题 我的理解是 常规的神经网络模型总是端到端one 2 one的学习方式,一个类型的输入,一个类型的输出,而多模态是在输入的类型上有了改变,指多个类型的输入.例如: 通过红外,图像,声波等多种形态的输入,来预测场景中是否有人存在,或者做多类型的标注问题.
嵇菁14746915528：什么是深度学习 -
督戴4221 》 普通的神经网络,输入的数据对应一组组的特征值,经过学习,完成分类拟合或预测;深度学习的作用,在于确定给神经网络输入什么特征的值,即用机器完成特征提取,而不需要用其他的方式来人工确定特征,提取特征.
嵇菁14746915528：深度学习有哪些优点和缺点 -
督戴4221 》 深度学习的主要优点如下: 1:学习能力强 深度学习具备很强的学习能力. 2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题. 3:数据驱动,上限高 深度学习高度依赖...
嵇菁14746915528：深度学习中multi - scale multi - level是什么意思 -
督戴4221 》 multi-scale multi-level 多尺度多层次 拼音双语对照 双语例句1 Multi-scale small targets detection in clutter based on multi-level filter 基于多级滤波的复杂背景下多尺度小目标检测
嵇菁14746915528：如何正确理解深度学习的概念 -
督戴4221 》 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示.
嵇菁14746915528：深度学习目前主要有哪些研究方向 -
督戴4221 》 深度学习已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨大成功.从2013、2014年开始,也在自然语言处理领域出现深度学习的应用浪潮,例如今年ACL上有人(应该是BBN公司?)利用深度学习极大地提升了统计机器翻译的性能,颇值得期待. ...