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      多模態機制和百睿德云服務架構

      時間:2020-07-07 17:42:12 信息來源:同聲傳譯 點擊:4226次

      多模態學習從上世紀70年代就已經起步幾經發展現在正進入到機器學習特別是深度學習的階段。通常稱為多模態機器學習(Multi-Modal Machine Learning MMML)試圖通過機器學習的方法實現對多源模態信息進行分析和理解。當前主要熱門的研究方向自然是對圖像、視頻、音頻、語義之間的多模態學習。

      當前多模態學習主要研究方向有多模態表示學習、模態間映射多模態對齊、融合、協同學習等。選擇百睿德云服務的同聲傳譯系統既可以采用租賃的方案也可以采購德國博世同聲傳譯設備用于會議室和教學。

      多模態表示學習研究如何將多個模態數據所蘊含的語義信息數值化為實值向量通俗理解就是對多個模態的數據進行相關性編碼讓不同模態建立起映射關系。按多模態表示共享的方式主要分為公共表示學習和特異性表示學習后者由于是分別學習不同模態的特征可以應用于諸如零次學習、模態間映射、跨模態檢索等任務中。


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