深度多模态表示学习综述论文

最近ShaoxiongJi,ShiruiPan,ErikCambria,PekkaMarttinen,PhilipS.Yu等学者发表了关于知识图谱的最新综述论文《ASurveyonKnowledgeG

本文针对多模态情绪识别这一新兴领域进行综述。首先从情绪描述模型及情绪诱发方式两个方面对情绪识别的研究基础进行了综述。接着针对多模态情绪识别中的信息融合这一重难点问题,从数据级融合、特征级融合、决策级融

本文针对多模态GNSS组合导航技术进行综述，介绍了其在交通、精准农业等领域中的应用。通过比较各种组合导航技术的特点和应用效果，总结出多模态GNSS组合导航技术的优势和不足，并提出发展的方向。其中对其与

该技术报告介绍了GPT-4模型的多模态应用，可以处理图像和文本输入，并输出文本。这种模型有广泛的潜力应用于对话系统、机器翻译和文本摘要等领域。GPT-4的主要目标是提高其对自然语言的理解和生成能力，在

小样本自然语言处理(NLP)是指NLP任务只具有少量标注的样例。这是人工智能系统必须学会处理的现实挑战。通常我们依赖于收集更多的辅助信息或开发一个更有效的学习算法。

本文综述了元学习在图像分类、自然语言处理和机器人技术等领域的应用。与深度学习不同，元学习使用较少的样本数据集，并考虑进一步改进模型泛化以获得更高的预测精度。

常识性知识的来源旨在支持自然语言理解、计算机视觉和知识图的应用程序。这些源包含相互补充的知识,这使得它们的融合成为可能。然而,由于它们不同的关注点、建模方法和稀疏重叠,这样的融合并非微不足道。

Transformer是一种主要基于自注意力机制的深度神经网络,最初应用于自然语言处理领域。受Transformer强大的表征能力的启发,研究人员提出将Transformer扩展到计算机视觉任务中。与

本综述提供了流处理系统的基本方面的全面概述,以及流处理系统在无序数据管理、状态管理、容错、高可用性、负载管理、弹性和重新配置等功能领域的发展。我们回顾了过去值得注意的研究成果,概述了早期(00- 10

一篇关于图嵌入(Graph embedding)的综述论文,欢迎大家下载学习。