What is Multimodal？什么是多模态？多模态可以在数学上被视为多峰分布，峰指的是概率密度函数中的不同“峰值”（局部最大值）但在我们实际生活中，更多的是指多种不同的感知方式，比如气味，触觉，听觉，视觉等等。本门课主要研究交流行为中的多模态问题：语言，声音，视觉多模态与多媒体的区分：模态是某事发生或经历的方式。模态是指某种类型的信息或存储信息的表示格式。 多媒体指的是存储或通信的手段或工
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2024-03-23 17:09:16
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导语什么是多态？我们先来看看百度百科给出的回答——在编程语言和类型论中，多态（英语：polymorphism）指为不同数据类型的实体提供统一的接口。 多态类型（英语：polymorphic type）可以将自身所支持的操作套用到其它类型的值上。而我理解的多态其实究其根本就只有一句话就是——子类的实现指向父类的引用。下面我们通过实例来学习了解一下面向对象中的多态。简单工厂什么是简单工厂？我们将实例化
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2024-09-05 22:45:12
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## 如何实现多模态embedding机器学习
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现“多模态embedding机器学习”。在这篇文章中，我将为你展示整个流程，并为每一步提供具体的指导和代码示例。让我们开始吧！
### 流程概述
首先，让我们来看一下整个实现多模态embedding机器学习的流程。下面是一个简单的甘特图，展示了每个步骤的顺序和时间安排。
```mermaid
gant
原创
2024-07-08 04:32:09
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在微信视视频号推荐算法大赛中，给出来融合了OCR、ASR、图像、文字的多模态的内容理解特征向量Feed Embedding，共512维向量。对于给定的一定数量到访过微信视频号“热门推荐”的用户，根据这些用户在视频号内的历史n天的行为数据，通过算法在测试集上预测出这些用户对于不同视频内容的互动行为（包括点赞、点击头像、收藏、转发等）的发生概率。
可见，多模态Embedding在推荐系统后续发展
原创
2021-07-12 18:15:41
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一、unimo1、优点：训练数据包含文本、图像、图文对数据训练，不局限于图文对2、策略和模型（1）文本改写（Text Rewriting）：为了增强图文在多个粒度上的语义对齐能力，论文将图像的文本描述从句子级、短语级和词汇级别三个粒度进行了改写。 在句子级层面，基于回译（Back Translation，即一句话机器翻译模型翻译成多种其他语言，再翻译回来，利用机器翻译模型的能力在不改变句子原始意图
基于张量的多元多阶马尔科夫多模态预测方法一.问题背景二.多元多阶马尔科夫模型1.张量连接和张量统一乘2.多元多阶马尔科夫转移模型3.多元多阶马尔科夫多步转移模型三.多元多阶马尔科夫稳态联合主特征张量四.多元多阶马尔科夫多模态预测代码实现 一.问题背景 基于马尔科夫理论进行预测被认为是一种可行的方法。近年来，结合张量理论和马尔科夫理论进行精准预测，已成为学术界的一种新趋势。 在早期对多阶马尔
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2024-07-24 20:34:41
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文本和图像的联合任务：GPT-4是当前最为通用和强大的选择，特别适合文本生成、对话、以及一些简单的图像理解任务。CLIP是
一文看懂常见的多因素认证MFA的认证因素和形式，如密保问题、硬件令牌（动态令牌）、生物识别等方式。
原创
2022-09-23 14:01:05
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作者：郑秋硕，漆桂林，王萌 知识图谱技术已经被广泛用于处理结构化数据（采用本体+D2R技术）和文本数据（采用文本信息抽取技术），但是还有一类非结构化数据，即视觉数据，则相对关注度较低，而且相缺乏有效的技术手段来从这些数据中提取结构化知识。最近几年，虽然有一些多模态视觉技术提出，这些技术主要还是为了提升图像分类
多模态数据集汇总1、MAHNOB-Mimicry1.1 简介这是一套完全同步的、多传感器的、二人互动的音频、视频记录，适用于模仿和谈判行为的研究。该数据库包含了11小时的录音，分为12个成员和48个成员之间的54次互动，他们要么参与社会政治讨论，要么就租赁协议进行谈判。1.2 下载官方下载地址1.3 使用过该数据集的文献[1] N. Rakicevic, O. Rudovic, S. Petrid
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2024-05-11 20:25:05
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CMU多模态数据1 下载数据 在数据及中包含了三个部分：highlevel，raw以及labels。highlevel是已经经过处理的特征（利用facet以及openSMILE等工具进行抽取），raw是原始特征。由于目前SDK并不能够自动检测是否已经下载过数据集，如果当你有下载了然后要再从晚上downloading的话，会报错，因此需要加入一个try…except。代码片段如下// An high
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2023-12-18 21:20:32
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我们对世界的体验是多模态的——我们看到物体，听到声音，感受质地，闻到气味，然后做出决定。多模态学习表明，当我们的许多感官——视觉、听觉、动觉——参与信息处理时，我们理解和记忆更多。通过组合这些模态，学习者可以组合来自不同来源的信息。多模态深度学习当涉及到深度学习时，仅以图像、文本、音频、视频为信息源的训练模式是很常见的。但是也有一种方法可以建立同时包含两种数据类型的模型，比如文本和图像。使用多模态
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2024-01-31 03:18:07
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一、多模态概念 所谓“模态”，英文是modality，用通俗的话说，就是“感官”，多模态即将多种感官融合。 目前的人机智能交互比如语言控制不如屏幕控制那么精准，很多时候会误判指令和错误唤醒，比较语言充满了不确定性；再比如，语音交互的物联网设备还是缺乏主动服务的能力，只是换了操作方式而已，用户体验没有本质提升。 假如我们把“模态”通俗地理解为感官，那么智能音箱就是只具备听觉模态
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2023-11-10 19:22:18
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本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的多模态表征开源模型进行多模态向量生成，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。
原创
2024-07-22 10:55:28
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facebook的多模态项目Meta AI在过去的几年里，Meta AI产生了一系列的研究项目，每个项目都解决了多模态感知的重要挑战--从解决用于训练的公开数据的短缺（Hateful Memes），到为视觉、语音和文本创建单一算法（Data2vec），到建立适用于许多任务的基础模型（FLAVA），到寻找正确的模型参数（Omnivore），以及其他许多项目。总的来说，它们代表了一个明显的趋势。在不久
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2023-08-26 12:11:08
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文章目录写在前面简单的concatTFN融合策略LWF融合策略 论文全称： 《Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis》 《Efficient Low-rank Multimodal Fusion with Modality-Specific Factors》写在前面最近在做一个分类的比赛，想要用上数据中的多模态信息（主要是文
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2023-11-23 16:40:23
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前言：本篇博文为译文，翻译自Patrick Langechuan Liu 发表在towards data science的博文 “Multimodal Regression — Beyond L1 and L2 Loss”原博文撰写时间：2019-09-30深度学习最著名的应用是图像分类，其目标是训练神经网络从N个预定义的可能性中选择一个. 经过训练的神经网络可以从许多类别中分辨出一小块图像中的物
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2024-03-15 08:21:33
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作者：张致远
研究背景
目 录
Contents
应用场景
研究进展
早期阶段
引入早期深度网络
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2024-08-24 10:08:41
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1. 美团多模态召回-搜索业务应用
多模态的召回任务，主要在召回和排序列表中存在POI、图片、文本、视频等多种模态结果，如何保证Query和多模态搜索结果的相关性面临着很大的挑战，目前更多的多模态召回主要应用于电商，短视频推荐搜索等领域。常见的多模态召回任务，给定一段query文本，输出图片/视频相似度最高的topk作为结果返回，也就是将item项换成了图片/视频。将query-query匹配任务
多模态机器学习，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。近年来，大规模神经网络模型以及预训练等技术的成功实践推动着计算机视觉和自然语言处理等领域快速发展，同时也推动了多模态表征学习的研究。2020年谷歌人工智能大神Jeff Dean就曾指出，多模态研究将会是未来研究一大趋势。本期萌喵将带大家一起看看多模态研究领域的数据
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2024-03-27 11:47:33
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