Сеть слияния кросс-моделей, основанная на самоконтроле и остаточной структуре для мультимодального распознавания эмоций |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-11-04 14:00 Мультимодальное распознавание эмоций на основе аудио-видео привлекает большое внимание благодаря своей надежной работе. Большинство существующих методов сосредоточены на предложении различных стратегий кросс-модального слияния. Однако эти стратегии вносят избыточность в характеристики различных модальностей без полного учета дополнительных свойств между модальной информацией, и эти подходы не гарантируют отсутствие потери исходной семантической информации при внутри- и межмодальном взаимодействии. В данной работе авторы предлагают новую кросс-модальную сеть слияния на основе самовнимания и остаточной структуры (CFN-SR) для мультимодального распознавания эмоций. Статья: https://arxiv.org/pdf/2111.02172v1.pdf GitHub: https://github.com/skeletonnn/cfn-sr Источник: github.com Комментарии: |
|