卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 10.1融合、协同学习和新趋势

这个视频是关于融合、共同学习和新趋势的。视频首先介绍了融合的概念,即将两种或多种模态的信息整合起来进行预测。然后讲解了模型无关的融合和早期/晚期融合的概念。接下来,视频介绍了强配对和弱配对数据的概念,并讨论了多模态机器学习的新趋势。最后,视频提到了核函数在多模态学习中的应用,并介绍了一些关于局部融合和相似性的方法。

多模态融合概念:本章节主要讲述了多模态融合的概念。首先介绍了无模型融合,即将单模态模型预先训练后再进行融合。然后讲解了局部融合和核函数的概念,它们可以帮助我们以不同的方式理解模型,如变压器模型。接着介绍了共同学习中的强配对和弱配对数据,它们与未来学习有关。最后讲到了新趋势中的多模态和多语言交叉,以及多模态融合中的表示学习和图形模型。
早期融合与后期融合:这个章节主要讨论了模型融合的两种方法:早期融合和后期融合。早期融合是将不同模态的特征进行连接,然后让分类器进行融合。后期融合是先训练每个模态的分类器,然后再将它们融合起来。早期融合容易实现,但对于特征维度高的情况较为困难。后期融合可以训练每个模态的分类器时更充分地利用数据,但需要额外的步骤来进行融合。
后期融合与融合机制:这个章节讨论了在后期阶段进行融合的重要性,以及融合机制可以是简单的投票或更复杂的方法。作者介绍了一种新的研究方向,即多模态融合架构,并提出了一种基于代理函数的训练和更新方法来预测下一个级别的性能。作者还强调了在选择融合方式时需要考虑不同层次的表示和不同模态的特点。
基于层级结构的模型架构搜索:这个视频中,讲述了一个基于层级结构的模型架构搜索方法。通过在每个层级中使用多个融合单元,将不同的特征表示进行组合和融合,以提高模型的准确性。通过逐层地进行预测和更新,可以有效地利用之前层级的知识,并在后续层级中进行更准确的预测。该方法可以应用于音频和视觉等多模态任务,并具有一定的可解释性。
多模态融合与自我注意力模型:这个章节讲解了多模态融合和自我注意力模型的概念。它解释了如何通过观察和记忆来更新模型,以更好地理解多模态数据。同时,它介绍了自我注意力模型中关键和查询的概念,以及如何计算它们之间的相似性。这种相似性可以用于找到与查询相关的关键,从而实现局部融合。最后,它提到了一些常见的自我注意力模型,如Transformer和BERT。
核函数的概念和应用:这个章节主要讲述了核函数的概念和应用。核函数是一种相似度度量方法,可以将数据映射到高维空间中,从而更容易进行分类和相似度比较。核函数的投影函数可以使数据在不同空间中进行线性可分。另外,核函数的计算可以通过数学公式直接进行,而无需进行复杂的投影。在实际应用中,选择适当的核函数和参数可以提高模型的效果。
最近邻算法和核函数:这个视频的章节讲解了最近邻算法和核函数的概念。最近邻算法是指只考虑非常本地化的影响,而核函数则用于衡量数据之间的相似性。视频提到了不同类型的核函数,包括用于直方图的金字塔匹配和用于分层数据的一系列内核。此外,视频还讨论了将核函数应用到变压器模型中的可能性,以及如何通过改变核函数来改进模型性能。总的来说,这个视频向观众介绍了最近邻算法和核函数在数据分析中的重要性和应用。
多模态融合与共同学习:这节视频讲解了多模态融合和共同学习的概念。多模态融合指的是将不同模态的知识相互转移,以提高原始任务的预测能力。共同学习则是在不同模态之间进行知识共享,可以通过表示的共享或任务预测的共享来实现。在多模态融合中,可以使用多个内核来比较不同模态之间的相似性。而共同学习则可以通过强配对和弱配对的方式来实现。强配对指的是每个模态之间都有对应的数据点,而弱配对则是指存在一堆相关的模态数据。这些概念在多模态研究中具有重要意义。
视觉共现学习的词嵌入:这个视频讲述了如何通过视觉共现学习更好的词嵌入。它展示了如何使用视觉属性来改进词的嵌入表示,并通过编码器解码器模型进行训练。同时,还介绍了循环损失的重要性,以保持嵌入表示的质量。最后,讨论了如何利用这种改进的词嵌入进行情感分析等任务,并展示了该模型在测试中的优异性能。
情绪识别的多模态特点:这个视频中讲述了情绪识别的多模态特点。语言在情绪识别中起到了重要作用,但其他模态也能增强情绪识别的效果。视频中提到了教学视频的结构化特点,以及新闻中图像和视频的辅助作用。然而,不同模态之间可能存在错位,需要用多实例学习来处理。多实例学习允许我们根据语言来匹配图像或视频,并进行情绪识别。此外,视频还介绍了对比学习在自监督学习中的应用,以提高表示学习的效果。
对比学习的概念:这个视频章节讲述了对比学习的概念。通过接近积极事物并尽可能远离负面事物来提高视觉表现。共同学习是一个例子,它通过使用少量示例来学习新词汇。零镜头学习则是通过使用其他模态来学习新事物。这些方法在强化学习中起到了重要作用,可以快速学习和识别新事物。
弱监督学习方法与视觉表示提升:本视频讲解了一种弱监督学习方法,通过对图像标题的对齐来提高视觉表示的性能。具体而言,通过对比学习的方式,将图像中的对象与标题进行对齐,并采用一种损失函数来优化对齐过程。这种方法可以提供更细粒度的视觉表示,并通过对图像和标题之间的对齐来改进性能。

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