作者：冯夏冲1. 摘要多模态摘要（Multi-modal Summarization）是指输入多种模态信息，通常包括文本，语音，图像，视频等信息，输出一段综合考虑多种模态信息后的核心概括。目前的摘要研究通常以文本为处理对象，一般不涉及其他模态信息的处理。然而，不同模态的信息是相互补充和验证的，充分有效的利用不同模态的信息可以帮助模型更好的定位关键内容，生成更好的摘要。本文首先按照任务类型与模态信息
多模态数据是信息科学领域的常见数据形态，如何有效融合不同模态信息进行分析决策是该领域的重要科学问题。从学习范式来看，现有传统多模态学习范式往往忽视了特征间的关联关系信息和特征的高阶信息；深度多模态学习范式则面临数据饥渴、融合过程语义解释性不强问题。尽管面向多模态信息处理已取得了一些进步，但仍然面临着不同模态语义统一表示难、融合效果提升难等挑战（图1）。图 1 现有多模态学习范式面临的挑战针对多模态
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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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
大部分人都会有好朋友，也会有普通朋友，但目前很多网站中并没有体现出来，而且多数研究工作也都是基于无权网络展开，把好朋友与点头朋友都混淆在了一起。本文基于用户间的交互行为（如查看资料、连接确立、标记图片等行为）和用户资料相似度，提出了一个无监督的模型来评估人们之间交互关系的强弱，这个强弱关系的度量是一系列连续的值，区分与之前的强弱二元关系。实际应用度量好友关系的强弱对于社交网站的实际应用有很大的帮助
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2024-03-24 12:11:51
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页面并不是你的首页。这种情况在百度中很明显。特别是Ｓｉｔｅ的时候。这说明一个问题：首页的权重不高。 想到最近一个企业站的首页权重掉的相当的厉害了；也不知道为什么随着收录的页面数量增加反而首页跑到了第二页面去了；看到这篇文章先学习下： 从原因分析一下： 产
作者： 谷雨润一麦。图像分类任务是计算机视觉最为基础的任务之一。依靠目标的细粒度、具有区分性的视觉特征能够较好地区分通用目标。然而，对于部分细粒度的类别，仅仅依靠视觉特征难以区分不同类别。如图1展示了不同类别的瓶子或建筑物，瓶子类别的类内差异大（同一类别的样本可以属于塑料瓶或属于玻璃瓶），类间差异小（不同类别的样本具有相同形状等）。然而，目标上的文本信息足以区分类别类型。基于此，一些方法试图引入图
本文由Markdown编辑器编辑完成。1. 背景近日，为了解决自己负责的一个组件，在处理大量数据时，由于内存释放不及时，而导致整个组件占用了较高的内存。 这主要是因为目前我们在使用python的一个采用多进程的框架——Celery. 关于Celery的基本用法，我会在后面专门写一篇文章介绍。 由于Celery，是在设置了总的并发量的基础上，动态的创建和回收进程。有一个参数是：worker_max_
PyTorch小本本前言：以下内容为本人的拙见，出现理解错误或者描述不当的可以私信我改正?¿什么是神经网络？? 神经网络包括三个layer：输入层、隐藏层、输出层 输入层：用来将数据输入的 隐藏层：处理数据的地方，处理之后再从输出层输出 输出层：输出结果输入层和隐藏层之间的神经元利用两次连接的权重进行数据传输。 在权重矩阵中，利用随机数函数产生随机数给他们初始化 为了求概率值，在隐藏层中通过激活函
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2023-09-25 20:17:07
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在上篇论文深度提升的万能方法：多属性决策 Ⅰ中，介绍完属性值的三种形式，我们继续回到第一步——决策信息的获取。属性权重的确定是多属性决策中的一个重要研究内容，近年来关于这方面的研究已受到人们的关注，并取得了较大进展。迄今为止，人们从不同的角度，提出了许多确定属性权重的方法，这些属性赋权法按照难度递增的顺序，大致可分为四类：客观赋权法、主观赋权法、组合赋权法，交互式赋权法。客观赋权法，
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2024-05-24 23:54:00
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# PyTorch 生成可学习的矩阵
在机器学习和深度学习的领域中，参数的学习是模型训练的重要部分。在这个过程中，矩阵作为一种基础而重要的数据结构，其可学习性直接影响到模型的表现。在本篇文章中，我们将探讨如何在PyTorch中生成可学习的矩阵，并通过代码示例来解释其基本用法和技巧。
## 什么是可学习的矩阵？
在深度学习中，“可学习”通常指的是神经网络中的权重矩阵或偏置矩阵。这些矩阵的值在训
原创
2024-11-01 07:09:48
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1.背景介绍生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)是一种深度学习算法，由伊戈尔· goodsri(Ian Goodfellow)等人于2014年提出。GANs 由两个相互对抗的神经网络组成：生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的目标是生成实际数据分布中未见过的新样本，而判别器的目标是区分这些生成的样本与实际数据
分享嘉宾：虞剑飞 南京理工大学 副教授编辑整理：路人 复旦大学出品平台：DataFunTalk导读：随着社交网络的飞速发展，人们在以微博、Twitter为代表的社交平台上发表的内容逐渐趋于多模态化，比如用户常以图文并茂的方式来表达自己的态度和情感。因此，如何结合社交媒体上的图片、视频等富文本信息来分析用户的情感倾向给传统的单模态文本情感分析带来了新的挑战。一方面，不同于传统的文本情感分析
COMSOL是一款基于多物理场的仿真模拟软件，在全球各著名高校，COMSOL Multiphysic已经成为教授有限元方法以及多物理场耦合分析的标准工具，在全球500强企业中，COMSOL Multiphysic被视作提升核心竞争力，增强创新能力，加速研发的重要工具。COMSOL包含了结构力学模块、化学工程模块、热传递模块、CAD导入模块、地球科学模块、射频模块等。如果您对COMSOL Multi
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2024-05-17 09:17:37
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今天的博客主要参考了阿里妈妈定向广告团队的论文《Res-embedding for Deep Learning Based Click-Through Rate Prediction Modeling》和香侬科技李纪为团队的论文《Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks》。首先声明的是，这两篇paper在内容上并没有直接的关系，但是最近是我看的论文里比较有启发
以下用形状来描述矩阵。对于向量，为了方便理解，也写成了类似(1,64)这种形状的表示形式，这个你理解为64维的向量即可。下面讲的矩阵相乘都是默认的叉乘。词嵌入矩阵形状：以BERT_BASE为例，我们知道其有12层Encoder，12个Head。对于中文版的BERT_BASE来说，词嵌入矩阵的形状为(21128,768)，其中21128就是词典的大小，768是词典中的每个字对应的维度。 需要注意的是
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2024-02-04 00:36:14
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UniT：基于统一Transformer的多模态多任务学习
《UniT：Multimodal Multitask Learning with a Unified Transformer》
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.10772.pdf一、简介 在各个领域都获得的巨大的成功，包括但不限于自然语言、图像、视频和音频。先前的工作表明，在大规模语料上预训练的能够学习
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2024-01-11 11:02:19
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矩阵乘法及矩阵快速幂 参考： 理解矩阵乘法 定义：由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。记作： 这m×n 个数称为矩阵A的元素，简称为元，数aij位于矩阵A的第i行第j列，称为矩阵A的(i,j)元，以数 aij为(i,j)元的矩阵可记为(aij)或(aij)m × n，m×n矩阵A也记作Amn。
“浅对齐”模型经典多模态结构BLIP2Motivation端到端的进行vision-language预训练成本太大了，之前存在很多预训练好的模型，这篇文章希望能够使用这些训练好的参数，节约成本。如果直接冻结预训练好的参数，去做下游任务，效果不佳。这是因为图像表征和文本表征是在两个不同的语料利用不同的模型训练出来的，不好对齐。因此这篇论文提出了一个Query Transformer(Q-Former
多模态机器学习
## 引言
在现代社会中，我们面临的数据形式越来越多样化。除了文本数据以外，我们还能够获取到图像、音频、视频等多种类型的数据。而要从这些多模态数据中进行有效的学习和推理，就需要使用多模态机器学习技术。
## 什么是多模态机器学习？
多模态机器学习是指一种能够处理多种类型数据的机器学习方法。它能够同时利用不同类型数据之间的关联信息，从而提高学习的效果。在传统的机器学习中，我们通常
原创
2023-12-29 07:27:03
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