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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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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多模态机器学习是一种利用多种数据源进行学习和预测的技术。在这篇文章中，我将向你介绍多模态机器学习的整个流程，并为每个步骤提供示例代码和解释。
## 多模态机器学习流程
在开始之前，让我们先了解一下多模态机器学习的整个流程。下面的表格展示了多模态机器学习的主要步骤和相应的任务。
| 步骤 | 任务 |
| -------- | -------
原创
2024-01-20 04:56:17
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多模态学习机器学习是一个引人入胜的领域，旨在通过结合不同类型的数据（例如图像、文本和音频）来提升机器学习模型的性能。在本文中，我将详细记录处理多模态学习机器学习问题的过程。从环境准备到优化技巧，涵盖所有必须的步骤和技术细节，让整个过程变得更加清晰和易于理解。
## 环境准备
在开始之前，确保您的硬件和软件环境满足以下要求。
### 软硬件要求
| 组件 | 最低要求
GPT-4的发布给ChatGPT带来了又一次飞跃，ChatGPT不仅支持文字输入，还能看得懂图片、甚至是漫画、梗图，以GPT-4为代表的多模态大模型非常强大。多模态大模型就是指模型可以处理多种结构/类型的数据，例如GPT-4，它既可以处理你输入的文本，也可以处理你上传的图片。那么，多模态到底意味着什么呢？1. 什么是多模态？人类有五种基本感官:触觉、视觉、听觉、嗅觉和味觉。与每一种感觉相关的感觉器
原创
2023-06-08 17:33:35
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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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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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Introduction在这项工作中，我们统一了单编码器、双编码器和编码器-解码器范式，并训练了一个包含三种方法优点的图像-文本基础模型。我们提出了对比Captioner模型(CoCa)，该模型采用经过对比损失和captioning损失训练的编码器-解码器架构。如图1所示，我们将Transformer解码器解耦为两部分，分别是单模态解码器和多模态解码器。我们省略了单模态解码器中的交叉注意力来编码纯
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2023-09-03 08:40:40
586阅读
首先，什么叫做模态（Modality）呢？每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉
原创
2023-07-11 14:27:38
281阅读
多模态机器学习(MMML)是一个充满活力的多学科研究领域，它通过集成和建模多种交流模式(包括语言、声音和
原创
2024-04-21 01:00:45
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多模态机器学习：历史、代码与未来
多模态机器学习是一种结合了多种数据源（如文本、图像、声音等）的机器学习技术。本文将简要介绍多模态机器学习的发展历史，并展示一些简单的代码示例。
### 多模态机器学习发展历史
多模态机器学习的发展可以追溯到20世纪90年代。最初，研究者们主要关注单一模态的机器学习任务，如文本分类或图像识别。随着技术的发展，人们逐渐意识到单一模态的数据往往无法全面地描述现实世
原创
2024-07-27 09:44:10
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一．什么是多态（Polymorphism）多态（Polymorphism）是面向对象（Object-Oriented，OO）思想"三大特征"之一，其余两个分别是封装（Encapsulation）和继承（Inheritance）--可见多态的重要性。或者说，不懂得什么是多态就不能说懂得面向对象。多态是一种机制、一种能力，而非某个关键字。它在类的继承中得以实现，在类的方法调用中得以体现。先让我们看看M
Chameleon模型是Meta AI研究团队最新推出的一款多模态模型。该模型采用了早期融合token的混合模态架构，能够理。
原创
2024-06-25 11:14:54
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情绪的识别是一个动态的过程，它针对于人的情绪状态，这意味着每个人的表情所对应的情绪都是不同的。模态之间的信息更多的是单向补足而不是双向互补，（eg.若语音模态存在噪声，引入视觉模态可以很好的提高性能，体现他们的单向补足），只有在某模态中存在噪声时会起到更好的作用。（捕捉到的模式之间的相互作用是额外的，而不是互补的。两种方法捕获的信息相同，提高了多模态模型的鲁棒性，但对无噪声场景下的语音识别性能没有
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2023-11-09 10:15:51
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传统机器学习方法在多模态学习中的挑战与解决方案
随着数据时代的到来，各种类型的数据不断涌现，包括文本、图像、音频等。各类数据的融合称为多模态学习，其任务在于如何将不同模态的信息有效结合，以提升机器学习模型的性能。然而，传统的机器学习方法在多模态学习中面临一些挑战。
在传统机器学习方法中，通常需要针对每种模态特征单独设计模型，并在特征融合上采取简单的拼接或加权等方法。这种方法存在以下问题：
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# 模态机器学习：理解多模态数据及其应用
## 引言
随着人工智能（AI）技术的快速发展，机器学习应用的领域也在不断扩展。其中，模态机器学习（Multimodal Machine Learning, MML）作为一种新兴的研究方向，致力于处理和分析不同形式的数据，例如文本、图像、音频等。本文将探讨模态机器学习的基本概念，实用应用，提供相应的代码示例，并通过甘特图展示其进程和发展。
## 模态
原创
2024-09-23 03:13:59
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课程描述 多模态机器学习(MMML)是一个充满活力的多学科研究领域，它通过集成和建模多种交流模式(包括语言、声音和视觉信息)来解决人工智能的一些基础问题。随着对视听语音识别的初步研究，以及最近对图像和视频字幕等语言和视觉项目的研究，这一研究领域给多模态研究人员带来了一些独特的挑战，因为数据具有异质性，模态之间往往存在偶然性。本课程将教授与MMML相关的
原创
2023-06-23 12:42:23
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近日，ACL 2023的论文录用结果公布，小米AI实验室机器翻译团队联合厦门大学苏劲松教授团队在多模态图片翻译方向的最新研究成果已被ACL 2023主会录用，标志着小米在多模态机器翻译方向取得了重要进展。ACL（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）是自然语言处理（NLP）领域最重要的顶级国际会议之一。每年由
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2024-04-11 09:35:44
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# 入门多模态深度学习
## 什么是多模态深度学习？
多模态深度学习是一种同时处理多种类型数据（如图像、文本、音频等）的学习方式。这种方法能够更全面地理解输入数据，从而在许多应用领域，如自然语言处理和计算机视觉中取得更好的效果。
## 实现多模态深度学习的流程
在这里，我们将通过一个简单的实现多模态深度学习的框架来帮助你理解整个过程。以图像和文本结合进行情感分析为例，具体步骤如下：
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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
