卡内基梅隆多模态机器学习课程

  • 卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 5.2对齐与表示

    这个视频介绍了关于对齐和表示的概念,重点讲解了自我注意力和序列编码的方法。通过使用变压器自我注意力模块,可以将单词和句子进行编码,并在多模态任务中实现上下文化。视频还提到了训练这些模型的方法,并讨论了如何通过引入分隔符和特殊字符来处理不同句子的问题。最后,视频介绍了如何将多模态和对话系统与变压器模型相结合。 对齐和表示:这节课主要讲述了对齐和表示的概念扩展,…

    2024年3月14日
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  • 卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 5.1多模式对齐

    这个视频讨论了多模态对齐和注意力模型。多模态对齐是指在不同模态之间实现对齐,如音频和视频。通过动态时间扭曲和注意力模型,可以实现对齐。注意力模型可以用于生成权重,以便对齐不同模态的信息。此外,视频还介绍了注意力模型的不同类型,包括自我注意力和空间注意力。这些模型可以优化机器学习任务,并提高模型的性能。 多模式对齐重要性和技术:本章节讲述了多模态对齐的重要性和…

    2024年3月14日
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  • 卡内基梅隆 CMU多模态机器学习 | 4.2协调表示

    这个视频介绍了协调表示和多模态聚类的概念。协调表示是通过联合学习多个模态的数据,如图像和文本,以使它们之间的关联性最大化。而多模态聚类则是将具有相似特征的样本分组在一起。视频还介绍了自动编码器的概念,它可以用于学习数据的表示,并在降级后保持相关性。这些概念对于多模态数据的分析和理解非常重要。 协调表示介绍:这是一堂关于协调表示的讲座。讲师首先对多模态乔治表示…

    2024年3月14日
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Sora改变AI认知方式,开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途。