2023 ICML多模态机器学习教程:跨设备与行为信号应用
"ICML2023_Tutorial.pdf"提供了一份关于多模态机器学习的教程,由LP Morency和Paul Liang两位专家撰写。该教程着重讨论了在2023年的国际机器学习会议上,如何理解和应用多模态技术在现实生活中的各种场景,如个人交通工具、在线移动机器人、可穿戴设备、视频会议等。 多模态(Multimodal)是一个关键概念,它指的是通过不同的感知通道(如视觉、听觉、语言、触觉和生理信号)来表达或理解信息的方式。这些通道可以包括: 1. 手势与肢体语言:包括头部、手臂、身体姿势以及空间关系,如Proxemics(人际距离)和Eye contact。 2. 语言:包括词汇、语法、词性、句法结构、语义、语用学(交际行为)、语调和声音特性(如语音质量)以及口头表达如微笑和皱眉。 3. 视觉:图像、检测到的物体以及非语言视觉信号,如面部表情和FACS(Facial Action Coding System)动作单位。 4. 听觉:语言的语音信号、词汇选择和音调变化。 5. 触觉:例如通过Haptics(触觉反馈)感知物体的质地和运动。 6. 生理信号:皮肤电导、心电图等反映情绪或生理状态的数据。 在个人交通工具(如自动驾驶汽车)、移动机器人、可穿戴设备和视频会议中,多模态技术结合这些信息源,能够提升用户体验和系统性能。例如,通过集成视觉传感器(如摄像头)、语言识别、GPS定位和生理数据,智能设备可以更准确地理解用户意图,执行更复杂的交互,或者提供更个性化的服务。 该教程可能会深入探讨多模态数据融合的方法、模型架构,以及在实际问题中如何设计和优化算法以提高多模态系统的整体性能。此外,还会涉及多模态学习中的挑战,如跨模态表示学习、异质性数据处理以及如何处理不同模态之间的关系,以便在机器学习中实现更高效的信息整合和决策制定。 这份教程是针对多模态机器学习领域的入门指南,对于研究者、开发者和专业人士来说,提供了深入了解和利用多模态技术的宝贵资源。参与者将能从中获得理论知识、实践技巧以及对未来趋势的洞察。
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