Полное описание

Щетинин, Е. Ю. Повышение обучающей способности искусственного интеллекта с использованием мультимодального глубокого обучения / Е. Ю. Щетинин. - Текст : непосредственный // X Международная научно-практическая конференция имени А. И. Китова "Информационные технологии и математические методы в экономике и управлении" (ИТИММ-2020), 15-16 октября 2020 г. : сборник статей / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова. Институт цифровой экономики и информационных технологий. Кафедра информатики. - Москва : РЭУ им. Г. В. Плеханова, 2020. - С. 94-99. - Библиогр. в конце ст.

ГРНТИ	УДК
28.23.25	004.8
28.23	519.7
	338.67

Рубрики:
Искусственный интеллект -- Глубокое обучение

Кл.слова (ненормированные): искусственный интеллект -- мультимодальные признаки -- глубокое обучение
Аннотация: Задачи мультимодального обучения искусственного интеллекта решению различных задач по взаимодействию с окружающей его средой, людьми и объектами является глобальной и важной проблемой. Восприятие человеком внешнего мира многообразно и многоканально — мы видим предметы, слышим звуки, чувствуем текстуру, обоняем запахи и вкусовые оттенки, и только потом распознаем, понимаем, принимаем решение. Модальность относится к способу, которым что-то происходит или переживается, и исследовательская проблема характеризуется как мультимодальная, когда она включает в себя несколько таких модальностей. Для того чтобы искусственный интеллект добился прогресса в понимании окружающего мира, он должен уметь интерпретировать такие мультимодальные сигналы совместно. Например, изображения обычно ассоциируются с тегами и текстовыми пояснениями; тексты содержат изображения, чтобы более четко выразить основную идею статьи. Различные модальности характеризуются разными статистическими свойствами.
Доп. точки доступа:
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова. Институт цифровой экономики и информационных технологий. Кафедра информатики


Имеются экземпляры в отделах: всего -20220217 : ХРЦ (-20220217)
Свободны: ХРЦ (1)
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -131114-184183)

Шифр в сводном ЭК: 8fa6c2ad6dd4e6739a7abe1464e395a6

Заказать издание
Заказ фрагмента документа ₽