[发明专利]多模态数据联合学习模型训练方法及装置有效
| 申请号： | 202110781928.8 | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113240056B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 李伟;高参;牛国成;肖欣延;刘昊;刘家辰;吴华;王海峰 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F16/45;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张梦瑶 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开公开了多模态数据联合学习模型训练方法及装置，涉及计算机技术领域。具体实现方案为：通过获取多模态数据；其中，多模态数据中包括至少一种单模态数据和至少一种成对Pair多模态数据；将单模态数据和Pair多模态数据输入至解耦注意力变换Transformer网络模型，分别生成语义元素Token语义表示特征和跨模态语义表示特征，对解耦注意力Transformer网络模型进行训练，由此，使解耦注意力变换Transformer网络模型有效利用多种不同模态数据互相增强，从多模态数据中获得更鲁棒和更强大的通用语义表示能力，还能够使用统一的网络结构模型处理不同模态的数据，同时执行不同模态数据的理解和生成任务，具有更精确的场景认知和更综合的逻辑推理能力。 | ||
| 搜索关键词： | 多模态 数据 联合 学习 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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