卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 10.2新的研究方向

这个视频讨论了多模态机器学习的新研究方向。视频中提到了多个论文和研究课题,包括推理和因果推断、多模态模型、常识和推理、对话的连贯性等。视频中还提到了一些数据集和模型的应用,如视觉问答、视觉对话和共识建模。同时,视频还探讨了解决多模态问题中的一些挑战,如过度拟合、共性偏差和数据集选择等。这些研究方向对于进一步提高多模态机器学习的性能和应用具有重要意义。

多模态研究趋势:这是关于多模态机器学习研究趋势的讲座,旨在介绍该领域的一些重要趋势。团队花了三周时间研究并总结了八个研究趋势,包括抽象和逻辑、多模态模型、常识、社会影响、公平性、错误信息、多元文化等。讲座将介绍每个趋势并提供两篇相关论文的样本。
高密度表示与场景图:这个视频的章节讲解了高密度表示和场景图的关联性。视频中提到了将图像转化为图形的最简单方法是检测对象并根据接近度等指标建立图形。接着介绍了节点与属性的关系,节点表示实体,属性表示实体的特征,可以是连续的或者离散的。视频还提到了如何创建属性字典和属性间的关系字典。最后,讲解了如何将指令转化为节点和属性的序列,并进行聚类操作。该章节的关键信息是通过节点和属性的关系图可以更好地理解图像内容。
图形推理:这个章节讲述了关于图形推理的内容。作者提到了一篇论文,该论文将知识离散化,并通过神经网络来进行推理。他们还讨论了在推理过程中的一些挑战,如不确定性和结构变化。其他论文也涉及到类似的推理思想,并探讨了知识离散化和数据集扩充的方法。作者认为这些方法可以提高模型的鲁棒性,并允许模型利用问题的组合性质和新信息。
逻辑引入的典型视觉问答:这个视频的章节讨论了关于典型视觉问答(VQA)的一个研究项目。通过将逻辑引入这个问题,研究人员提出了一种模型来处理VQA问题。他们通过嵌入图像和问题来生成上下文化的表示,并通过交叉模态嵌入将它们融合在一起。他们还研究了相关性的问题,包括图像和语言实体之间的相关性以及语言实体之间的相关性。这个项目提供了一种新的方法来解决VQA问题,并且还有很多未来的工作可以进行。
相关性和双线性概念:这个视频讲解了关于相关性和双线性的概念。相关性是指在视觉和语言中匹配实体的强度,而双线性是指使用图像和文本进行单词匹配。视频还介绍了如何通过多步推理和注意力网络来解决视觉对话问题。通过逐步关注相关的对象和短语,可以逐步缩小上下文,最终找到正确的答案。这个视频提供了一些思路,帮助人们理解相关性和推理的概念。
对话在推理中的作用:这个章节讲述了对话的问题以及对话在推理中的作用。通过对话,我们可以消除一些代词,帮助理解。在推理过程中,对话可以帮助我们解决多步骤的问题。对话可以帮助我们推理,确定在哪里集中注意力。推理是形式化的,可以通过因果图来表示。因果图是一个无环的有向图,可以表示因果关系。在视觉对话中,我们可以使用因果图来表示问题。这是一个长期的目标,但也是一个有趣且具有挑战性的研究趋势。
神经网络与因果关系:这个章节讨论了神经网络和因果关系之间的关系。通过将问题形式化为因果图,研究人员可以更好地理解神经网络的工作原理和数据集中的偏见。同时,他们发现在视觉对话中,将历史对话与答案直接联系起来可能会导致模型学习到错误的信息。此外,他们还提到了混杂变量的概念,即在训练模型时需要注意的一些因素。总的来说,因果关系对于研究神经网络和解决数据偏见问题非常重要。
因果关系和混淆变量:这个视频中讲述了关于因果关系和混淆变量的概念。作者提到,在数据分析中,我们常常会看到两个变量之间的相关性,但这并不意味着它们之间存在因果关系。作者介绍了混淆变量的概念,即两个变量之间存在一个第三个变量,使得它们之间的相关性变得复杂。作者还强调了在建模和分析中识别和解决混淆变量的重要性,以便更好地理解真正的因果关系。作者提出了一种模型,通过将混淆变量作为一种偏差引入模型中,来解决这个问题。最后,作者鼓励我们在研究中使用因果关系框架来解释和测试假设。
模型测试和细节:这个章节主要讲述了如何测试一个模型以及模型背后的细节。视频中提到了一个例子,使用因果关系的概念来理解和推理。视频也提到了在视觉问答系统中,问题的重述会导致不同的答案。为了解决这个问题,他们提出了一种方法,即通过删除视觉对象来研究模型的表现,并且需要使用一致性指标来评估模型的性能。另外,视频还介绍了一种新的数据集和评估指标,以帮助模型更好地理解和回答问题。总的来说,该章节探讨了模型测试和因果关系的重要性,以及如何改进多模态模型的性能。
因果关系的数据扩展:这个视频讨论了使用因果关系来进行数据扩展的方法,并介绍了一个更加数据驱动的方法。它解释了香蕉的成熟是根据颜色来判断的,然后讨论了一个问题,即为什么多模态分类的训练往往会出现过度拟合的问题。作者提出了两个关键想法来解决这个问题,即计算过度拟合与泛化之间的比率,并提出了不同模态需要以不同的速度进行训练的可能性。这是一个有关数据扩展和多模态分类训练的重要视频章节。

计算比率的方法:本章节介绍了一个关于计算比率的想法,通过计算损失和轮数之间的距离来评估模型的训练效果。同时,还提出了在多模态中计算比率的方法,以平衡不同模态之间的训练效果。另外,还讨论了常识的重要性,尤其是在情感和对话中的应用。作者通过扩展数据集来研究情感、意图和反应之间的关系。这些想法为理解和优化多模态模型提供了新的途径。
常识和连贯性的重要性:在这个视频中,作者讨论了关于常识和连贯性的话题。他们提到了语用学和人际交往中的常识和连贯性的重要性。他们介绍了一个常识计算模型,该模型通过分析之前的状态和当前状态来预测下一个状态。作者还提到了关于连贯性的研究,包括如何检测偏见以及多模态数据集的重要性。他们还谈到了社会影响和虚假信息的问题。最后,作者提到了一些与多语言和多文化相关的论文。

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