跨模态信息融合的注意力计算模型设计.docxVIP

跨模态信息融合的注意力计算模型设计

目录

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1人工智能与跨模态学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2信息融合技术发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3注意力机制的应用价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.1跨模态信息融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2注意力计算模型进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3现有研究的不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

本文研究内容与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.1主要研究内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.2创新点与贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

二、相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

模态与跨模态学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

1.1数据模态的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.2跨模态映射学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

1.3跨模态相似度量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

信息融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.1注意力机制原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.2自上注意力模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

3.3自下注意力模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

基于注意力的信息融合模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

4.1注意力融合框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

4.2早期融合注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

4.3晚期融合注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

三、基于融合注意力的跨模态计算模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73

模型总体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

1.1模型输入模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76

1.2模型编码器设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77

1.3模型融合模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

1.4模型输出模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82

多模态特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

2.1视觉信息编码．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87

2.2文本信息编码．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89

2.3声音信息编码．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92

跨模态特征对齐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．95

3.1特征空间映射．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．