bilinear线性化
时间: 2023-09-05 15:06:45 浏览: 233
bilinear线性化是指将两个向量进行双线性操作,生成一个新的线性化的表示。在深度学习中,bilinear线性化常被用来融合图像和文本特征,以捕捉它们之间的相关性。一个常见的方法是使用双线性注意网络(BAN),它利用MLB(Multimodal Low-rank Bilinear)模型来融合图像和文本特征。首先,BAN生成一个表示注意力分布的双线性注意图,然后将其作为权重张量进行双线性pooling,从而再次融合图像和文本特征。另外,还有其他一些改进形式的bilinear pooling方法可以用来进一步提高融合图像和文本特征的效果。总之,bilinear线性化是一种常用的方法,用于将不同模态的特征进行融合,以提取出模态间的相关性信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [双线性池化、 MLB(Multimodal Low-rank Bilinear Pooling)、MCB(Multimodal Compact Bilinear Pooling)](https://blog.csdn.net/taoqick/article/details/122075739)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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