卡内基梅隆

  • 卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 4.1多模态表示

    本视频介绍了多模态表示的概念和方法。多模态表示是指将不同的信息模态(例如图像、语音、文本等)融合在一起,以更好地理解和表达数据。视频讨论了多种方法,包括自动编码器、双线性汇聚和多视图LSTM等。这些方法可以用于数据预处理、特征提取和模型训练等任务。最后,视频提到了协调表示的概念,即在多模态表示中将不同模态之间的信息进行协调整合,以提高模型性能。 多模态表示与…

    2024年3月14日
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  • 卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 3.2语言表示,RNN

    这个视频讨论了语言表示和循环神经网络(RNN)。视频从解释单词表示和句子级别的语言表示开始,然后介绍了语言的其他有趣方面,如句法和语言处理。视频还讨论了如何在句子中使用词语,并介绍了不同的方法和模型,如word2vec和ELMO。视频还提到了句法结构和依赖关系分析,并介绍了一些用于处理句法结构的模型和技术。最后,视频提到了栈式LSCM和堆栈LSTM,这些模型…

    2024年3月14日
    0085
  • 卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 3.1CNN和视觉表示

    这个视频介绍了卷积神经网络(CNN)和视觉表示。它解释了CNN如何通过卷积核来提取图像的特征,以及如何使用池化来进行总结和降维。视频还介绍了一些CNN的架构和应用,包括人脸识别、目标检测和情感识别。通过CNN,我们可以更好地理解图像中的对象和外观,以及它们在计算机视觉中的重要性。 CNN和视觉表示:本章节主要介绍了卷积神经网络(CNN)和视觉表示。目标是概述…

    2024年3月14日
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  • 卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 2.2基本概念:优化

    这个视频介绍了优化神经网络的基本概念。它探讨了梯度下降和反向传播的原理,以及如何使用梯度来优化模型。视频还讨论了正则化和预训练的重要性,以及如何应对多模态优化中的挑战。此外,视频还提到了一些优化技巧,如dropout和学习率衰减。 神经网络基本概念和优化:这个视频的章节主要讲解了神经网络的基本概念和优化方法。首先介绍了神经网络的基本概念,特别是多模态优化。然…

    2024年3月14日
    0086
  • 卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 2.1基本概念

    视频介绍了一些基本的概念,包括单峰表示、图像表示、语言表示和知识图谱。它还讨论了距离度量和损失函数在机器学习中的重要性。视频还提到了最近邻算法和逻辑回归。最后,介绍了神经网络的构建块和推断过程。 单峰表示概念:本章节主要介绍了单峰表示的概念。视频中提到,图像通常以矩阵的形式表示,其中每个像素的位置由矩阵的行和列确定。如果是灰度图像,则是一个2D矩阵;如果是彩…

    2024年3月13日
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  • 卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 1.2数据集

    这个视频介绍了多模态学习的相关内容,包括情感识别、图像字幕生成、多模态问答等。视频还涵盖了一些相关数据集和方法,并探讨了这些领域面临的挑战和未来的研究方向。 多模态学习的发展历程:该章节介绍了多模态学习的主要研究任务和发展历程。在1970年代,心理学和哲学家开始关注如何构建行为模型来理解人类的交流和互动。随着计算机的发展,1980年代出现了计算时代,人们开始…

    2024年3月13日
    00141
  • 卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 1.1课程介绍

    该视频介绍了多模态机器学习的概念和挑战,并分享了一些历史研究和最新进展。讲师强调了多模态学习的重要性,尤其是在语言和视觉之间的交互中。他还提到了一些核心挑战,如如何将不同模态的数据融合在一起,以及如何对多模态数据进行建模和表示。最后,他介绍了课程项目和评分方式,并鼓励学生积极参与讨论和团队合作。 多模态机器学习简介:这是一门关于多模式机器学习的课程,是迄今为…

    2024年3月13日
    00152
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