面向模態(tài)不均衡數(shù)據(jù)的多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)研究

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1、＂‘．．、ｒ、一？—？亡？－．＊■—＊．＇、＇？？？？二、Ｗ＾；？？，■，《？，＾凌〇〇、？、？、＂．－、’‘，．冷作＇＾；．＞．．’＞．＞：‘＇＇率．？．Ｖ心以－．．－巧、．分．．Ｖ，、氏＇＇：礦，：；？礎(chǔ)徐－；：．七心；．；乂）；狹少？？於：如’＇三、＇專軍．ｔ■■＇？、■■＊＇＇、戶■戶’＇＊？＇？＇ｊ＞？＊，＇，、、ｚ：．．一、、．｜乂ｈ、ｙ｜｜一—＞‘．？興和Ｍ己＇？＇峽斟擴(kuò)：．－■：Ｖ，護(hù)＇／乂；；Ｕ；如叫片：誦ｒ?yàn)榱x乂達(dá)翻證．，‘，－＇．．Ｖ、－Ｖ＇．／．：：早巧方

2、、研究生畢業(yè)論文巧：氛尸、ｒ：；＇．：．．’．．；：＾ｆ＼；．（申請碩壬學(xué)位）瑞讀？＞號(hào)盛；．■、’？一、－ｔ、‘、－’＇＾．：／／‘．ｒＶ＇?。V為Ａ新、象＇－，＇’＇＇’＇，方．＇＞一；■冷一乂．、入嗦ｘ、＜乂與：一：ｒ備：■、．論文題目苗向模態(tài)不均衡數(shù)據(jù)的多模態(tài)學(xué)習(xí)技未研究；：．、？■＇＇．－．＂．－＾＊．，．、＂；Ｖ．‘．，、’、－＇：二．＇＇，仁．：Ｗ戶、．如＊節(jié)、’者姓名巧－—楊楊人＇－．：、＇哉媒戶＇＞、．＾＇評＇＞‘燦Ｊ；／１、ｉ；、參＾學(xué)科祥、專業(yè)名稱計(jì)算機(jī)

3、科學(xué)與技術(shù)＇２：－＾萬節(jié)端啼研究方向Ｓ多模態(tài)學(xué)習(xí)＾，機(jī)器學(xué)習(xí)一￣＾＇廣．’．ｃ．可；，．苗乂：．＇１’’．．指導(dǎo)教師姜遠(yuǎn)教授、詹德川副教授．＾當(dāng)二■＇＾＇＇—－、－．．－＇＾－’．．．‘入．節(jié)．、．．‘Ｊ、…．，＇’■、一．－。－．＜＾、Ｖ．－４、巧？＾、．；＊、．？一心．二＾．＼６年５月２０日．卡？，瓜乃：．，％；：；後備月如Ｖ心＇’＇．．．／？＇＇．．喘Ｗ＾心ｒ命：ＶＡ．，護(hù)典終節(jié)苗墊：可若ＩＴＷＩ＃濟(jì)取學(xué)號(hào)：ＭＧ１３３３０７１論文答辯日期：２０１６年５月２７日指導(dǎo)

4、教師：＾（簽字）南京大學(xué)研究生畢業(yè)論文面向模態(tài)不均衡數(shù)據(jù)的多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)巧究－ｍｏｄａＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＭｕｌｔｉｌＬｅａｒｎｉｎｆｏｒｇＩｍｂａｌａｎｃｅｄＭｏｄａｌＤａｔａ南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系楊楊導(dǎo)師；姜遠(yuǎn)教授詹德川副教授二—六年五月０南京大學(xué)研究生畢業(yè)論文摘要：包含文字真實(shí)應(yīng)用中的復(fù)雜對象語義豐富、表示復(fù)雜如、語，＾音和圖像的多媒體數(shù)據(jù)１又及用于身份識(shí)別的面部和指紋特征等些，這從不同角度刻畫或描述同一事物的數(shù)據(jù)被業(yè)巧稱為多模態(tài)數(shù)據(jù)或多＾組特征１，如何將復(fù)雜對象表示為多組特征并加又學(xué)習(xí)成了硏究者

5、關(guān)注的重要任務(wù)，進(jìn)而產(chǎn)生多模態(tài)學(xué)習(xí)。多數(shù)已有的多模態(tài)學(xué)習(xí)方法賦＾多組多模態(tài)特征１乂相同的重要性，但在真實(shí)應(yīng)巧中不同的模態(tài)的重要程度是不同的，例如，在身份識(shí)別任務(wù)中使用指紋特征比面部特征更能獲得更優(yōu)的識(shí)別率。為此對強(qiáng)模態(tài)輔助弱模態(tài)并減少強(qiáng)模，本文，態(tài)收集開銷進(jìn)行了分析和研究，取得了如下創(chuàng)新成果：１．對不同模態(tài)的強(qiáng)弱加。ＡｕｘｉｌｉａＩｔ？劃分并提出了ｒｎｔｉｍａｉｏｎ，ｙ民巧ｕｌａｒｉｚｅｄＭａｃｈｉｎｅ（Ａ艮Ｍ）方法。該方法對弱模態(tài)最具有判別信息＾１又提取子空間加，同時(shí)采用正則化技術(shù)對弱模態(tài)子空間信息加從有效利用，從此提高強(qiáng)模態(tài)預(yù)測。２．

6、為減少強(qiáng)模態(tài)的收集開銷，提出了ＡＣＱＵＥＳＴ（ＡｃｔｉｖｅＱＵＥｒｙｉｎｇＳＴｒｏｎｇｍｏｄａｌｉｔｉｅｓ）框架。該框架通過主動(dòng)查詢挑選樣本對應(yīng)的強(qiáng)模態(tài)特征而不是標(biāo)記信息，通過逆向預(yù)測技術(shù)緩解了對強(qiáng)模態(tài)特征取值查詢可能帯來的組合爆炸問題ＡＣＱＵＥＳＴ轉(zhuǎn)為統(tǒng)一，將的優(yōu)化模型，從而降低了整體的特征抽取開銷。南京大學(xué)研究生畢業(yè)論文義為了更有效使用強(qiáng)模態(tài)的領(lǐng)域知識(shí)輔助弱模態(tài)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，提出了結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)的多模態(tài)學(xué)習(xí)方法。該方法側(cè)重在訓(xùn)練階段利用強(qiáng)模態(tài)特征輔助弱模態(tài)學(xué)習(xí)更魯棒的深度網(wǎng)絡(luò)。關(guān)鍵詞：多模態(tài)學(xué)習(xí)主動(dòng)學(xué)習(xí)；半監(jiān)督學(xué)習(xí)特征學(xué)習(xí)深度；；

7、；學(xué)習(xí)南京大學(xué)研究生畢業(yè)論文乂ｂｓ化ａｃｔＩｎｒｅａｌｗｏｒｌｄａｌｉｃａｔｉｏｎｓｄａｔａａｒｅｏｆｔｅｎｗｉｔｈｍｕｌｔｉｌｅｍｏｄａｌｉｔｉｅｓ．Ｐｒｅｖｉｏｕｓｐｐ，ｐｗｏｒｋｓａｓｓｕｍｅｄｔｈａｔｅａｃｈｍｏｄａｌｉｔｙｃｏｎｔａｉｎｓｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｏｒｔａｒｅｔａｎｄｇｃａｎｂｅｔｒｅａｔｅｄｗｉ化ｅｑｕａｌｉｍｐｏｒｔａｎｃ