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CMU《多模态机器学习|CMU Multimodal Machine Learning, Fall 2023》中英字幕
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https://cmu-multicomp-lab.github.io/mmml-course/fall2023/ https://github.com/CMU-MultiComp-Lab/mmml-course https://www.youtube.com/watch?v=DPkwjgaRvyI&list=PL-Fhd_vrvisMYs8A5j7sj8YW1wHhoJSmW 多模式机器学习 (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、声音和视觉消息)来解决人工智能的一些原始目标。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,鉴于数据的异质性以及模态之间经常发现的偶然性,该研究领域为多模态研究人员带来了一些独特的挑战。本课程将教授与 MMML 相关的基本数学概念,包括多模态对齐和融合、异构表示学习和多流时间建模。我们还将回顾最近描述 MMML 的最先进概率模型和计算算法的论文,并讨论当前和即将到来的挑战。 本课程将介绍与多模态机器学习的六个主要挑战相关的机器学习和深度学习的基本数学概念:(1) 表示、(2) 对齐、(3) 推理、(4) 生成、(5) 迁移和(6)量化。这些包括但不限于多模态转换器、神经符号模型、多模态张量融合、互信息和多模态图网络。本课程还将讨论 MMML 的许多最新应用,包括多模态情感识别、多模态语言基础和语言视觉导航。
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