| IC695PSA140 |
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IC695PSA140 140CPU43412A 你值得擁有。！ IC695PSA140 現(xiàn)有的大多數(shù)人工智能模型和方法仍屬于窄人工智能，也被稱為弱人工智能（weakartificialintelligence）。相對(duì)而言，強(qiáng)人工智能（strongartificialintelligence）期望機(jī)器能像人一樣思考、推理，能處理各種任務(wù)，比肩人類的智能水平（human-likeorhuman-levelintelligence）。與強(qiáng)人工智能相比，現(xiàn)有通用人工智能更加強(qiáng)調(diào)機(jī)器的“泛化”能力，包括場(chǎng)景泛化（即模型從單一場(chǎng)景泛化至多個(gè)場(chǎng)景）、模態(tài)泛化（即一個(gè)模型適用于多種模態(tài)的任務(wù)）、任務(wù)泛化（即一個(gè)模型可以處理多種類型的任務(wù)）等。 通用人工智能目前仍然處于發(fā)展初期，是對(duì)現(xiàn)有窄/弱人工智能的反思、補(bǔ)充和改進(jìn)，也是通往強(qiáng)人工智能道路上的重要路線。通用人工智能所研究的是一個(gè)智能系統(tǒng)應(yīng)該具備哪些能力，并且運(yùn)用這些能力解決各式各樣的復(fù)雜問題。 通用人工智能的多模態(tài)通用技術(shù) 現(xiàn)實(shí)生活中，人類接收的信息模態(tài)多種多樣，如視覺、聲音、文字、嗅覺、觸覺等。人類可以綜合運(yùn)用多種模態(tài)的信息對(duì)事物進(jìn)行理解和推理。多模態(tài)學(xué)習(xí)是通用智能需要解決的關(guān)鍵問題之一，其任務(wù)可以歸結(jié)為兩個(gè)基本類：多模態(tài)表征學(xué)習(xí)和模態(tài)轉(zhuǎn)換。需要指出的是，這兩個(gè)問題并非不相關(guān)，比如表征可以用來做模態(tài)轉(zhuǎn)換。下面介紹幾種典型的多模態(tài)學(xué)習(xí)任務(wù)。 多模態(tài)表征學(xué)習(xí)和融合 多模態(tài)表征學(xué)習(xí)指的是學(xué)習(xí)包含多個(gè)模態(tài)的樣本表征，比如視頻里可能包含的視覺信息、聲音信息等，使得表征能夠反映所包含的多個(gè)模態(tài)信息，以幫助理解識(shí)別等任務(wù)。最直接的方法是分別處理各個(gè)模態(tài)，得到每個(gè)模態(tài)的表征，再將其直接拼接起來作為最后的表征；也可以最終只產(chǎn)生一個(gè)表征，把不同模態(tài)的表征融合成一個(gè)表征；也可以繼續(xù)把融合的表征做進(jìn)一步處理，以生成更強(qiáng)的表征；還可以在產(chǎn)生表征的過程中，不停地進(jìn)行模態(tài)之間的信息交互或者融合，以增強(qiáng)每個(gè)模態(tài)的表征。
多模態(tài)協(xié)同學(xué)習(xí) 多模態(tài)協(xié)同學(xué)習(xí)指的是利用模態(tài)之間的關(guān)聯(lián)，借助其他一個(gè)或者多個(gè)模態(tài)，來幫助某一模態(tài)或者多個(gè)模態(tài)建模和學(xué)習(xí)。模態(tài)之間的關(guān)聯(lián)信息非常常見，比如人在說話的時(shí)候，既有聲音模態(tài)，也有視覺（唇語）模態(tài)，如人臉表情或者行為動(dòng)作；比如互聯(lián)網(wǎng)上的圖片，通常有文件名等；比如在視頻中，視頻幀可能有相應(yīng)的聲音（語音或者音樂），也可能有文字腳本。人類對(duì)單一模態(tài)的理解，也是通過聯(lián)合其他模態(tài)信息進(jìn)行分析的。多模態(tài)協(xié)同學(xué)習(xí)的要領(lǐng)在于把關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)換成合適的約束，以及從各個(gè)模態(tài)獲取合適的信息形成約束。例如圖像和文本（比如圖像及其文件名）有一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。
IC695PSA140
輸出模塊 DIO232
1762-L40BWAR |
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