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馮方向

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圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:GPT5新時代 - 多模態深度學習精實操練

本書包括四大部分,第一部分包括第1、2章,第1章介紹多模態資訊的基本概念、難點、使用深度學習方法的動機、多模態資訊處理的基礎技術,以及這些技術的發展歷史,第2章介紹主流多模態研究任務。第二部分包括第3、4章,分別介紹多模態深度學習模型中常用的文本表示和圖像表示技術。第三部分包括第 5∼8 章,分別介紹針對特定任務,以深度學習為基礎的多模態表示、對齊、融合和轉換這 4 種技術,且每章都提供了一個可運行的、完整的實戰案例。第四部分即第9章,介紹綜合使用上述基礎技術,並以學習通用多模態表示或同時完成多個多模態任務為目標的多模態預訓練技術,在現今AI技術範式轉換的時代,將會是你精通人工智慧的重要參考資料。

作者簡介:

馮方向
北京郵電大學人工智慧學院助理教授。主要研究方向為多模態計算,主持和參與多項國家級科研專案。發表學術論文30餘篇,曾獲ACM Multimedia最佳論文提名,單篇引用超過500次,2022~2023年連續入選Aminer人工智慧全球最具影響力學者提名。主講大學課程「神經網絡與深度學習」、「多模態資訊處理」,主持和參與多項教學專案。

王小捷
北京郵電大學人工智慧學院教授,智慧科學研究中心主任,中國人工智慧學會自然語言理解專委會主任,中國教育部人工智慧領域教學資源及新型教材建設專家組成員,自然語言處理領域首席專家。主要研究方向為自然語言處理與多模態計算,已發表學術論文300餘篇。

作者序
前言

視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺是人類擁有的五種感官,每一種感官都為我們提供了關於我們生活的世界的獨特資訊。儘管這五種感官各不相同,但是我們對周圍世界的感覺卻是統一的多感覺體驗,並不雜亂。粗略地說,人類可透過多種感官獲得對物理世界的統一的多模態的體驗。隨著行動網際網路的發展,透過多個模態的資訊共同表示的資料的規模迅速增大,迫切需要發展綜合處理多個模態資訊的理論、方法和技術。因此,多模態資訊處理的研究具有重要的科學意義和廣泛的應用需求。

在深度學習出現以前,多模態資訊處理的研究進展較為緩慢,...
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目錄
第 1 章 緒論
1.1 多模態資訊處理的概念
1.2 多模態資訊處理的困難
1.3 使用深度學習技術的動機
1.4 多模態資訊處理的基礎技術
1.5 多模態深度學習技術的發展歷史
1.6 小結
1.7 習題

第 2 章 多模態任務
2.1 圖文跨模態檢索
2.2 影像描述
2.3 視覺問答
2.4 文字生成影像
2.5 指代表達
2.6 小結
2.7 習題

第 3 章 文字表示
3.1 基於詞嵌入的靜態詞表示
3.2 基於循環神經網路的動態詞表示
3.3 基於注意力的預訓練語言模型表示
3.4 小結
3.5 習題

第 4 章 影像表示
4.1 基於卷積神經網路的整體表示和...
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