モーダル内およびモーダル間の相互作用をモデル化する機能は、マルチモーダル機械学習の基礎です。現在の最先端モデルは通常、固定構造の深層学習モデルを採用しています。特定のタスクでは優れたパフォーマンスを

arxiv_reader のブックマーク 2023/06/27 11:35

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4738509400033939557/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.14182v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.14182v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2306.14182v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">Switch-BERT: 注意と入力を切り替えることによるマルチモーダル インタラクションのモデル化の学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/BERT">BERT</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22representation%20learning%22">representation learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/face">face</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> モーダル内およびモーダル間の相互作用をモデル化する機能は、マルチモーダル機械学習の基礎です。現在の最先端モデルは通常、固定構造の深層学習モデルを採用しています。特定のタスクでは優れたパフォーマンスを</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230627#bookmark-4738509400033939557"><span class="datetime-body">2023/06/27 11:35</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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