基于多模态神经网络的形状分化语言学习

学习语言的形状分化和多模态神经扬声器的发展 在这项工作中，我们将探讨如何细粒度的差异之间的形状的共同对象是在语言中表示，接地上的2D和/或3D对象表示。我们首先建立一个大规模的，仔细控制的人类话语的数据集，其中每一个是指一个3DCAD模型的2D渲染，以便区分它从一组形状方面的相似的替代品。使用这个数据集，我们开发了神经语言理解（听）和生产（说）模型，这些模型在基础上各不相同（通过点云的纯3D形式与渲染的2D图像），捕获的实用推理的程度（例如，说话者对听者的判断），以及神经结构。 Shapeglot：学习语言的形状分化 Shapeglot是一个学习语言的形状分化模型，旨在学习语言中形状的共同对象表示。该模型使用了多模态神经扬声器来生成话语，以区分目标形状和干扰形状。该模型还可以生成看不见的对象部分的图像，并可以根据听众的注意力模块判断重要性。 多模态神经扬声器 多模态神经扬声器是一个基于深度学习的模型，旨在学习语言中形状的共同对象表示。该模型可以生成话语，以区分目标形状和干扰形状。该模型还可以生成看不见的对象部分的图像，并可以根据听众的注意力模块判断重要性。 语言理解和生产模型 语言理解和生产模型是基于深度学习的模型，旨在学习语言中形状的共同对象表示。该模型可以生成话语，以区分目标形状和干扰形状。该模型还可以生成看不见的对象部分的图像，并可以根据听众的注意力模块判断重要性。 2D和3D对象表示 2D和3D对象表示是学习语言中形状的共同对象表示的关键技术。该技术可以生成2D和3D对象的图像，并可以根据听众的注意力模块判断重要性。 专注的神经 专注的神经是一个基于深度学习的模型，旨在学习语言中形状的共同对象表示。该模型可以生成话语，以区分目标形状和干扰形状。该模型还可以生成看不见的对象部分的图像，并可以根据听众的注意力模块判断重要性。 倾听 倾听是一个基于深度学习的模型，旨在学习语言中形状的共同对象表示。该模型可以生成话语，以区分目标形状和干扰形状。该模型还可以生成看不见的对象部分的图像，并可以根据听众的注意力模块判断重要性。 语用神经言 语用神经言是一个基于深度学习的模型，旨在学习语言中形状的共同对象表示。该模型可以生成话语，以区分目标形状和干扰形状。该模型还可以生成看不见的对象部分的图像，并可以根据听众的注意力模块判断重要性。 学习语言的形状分化和多模态神经扬声器的发展，是一个基于深度学习的模型，旨在学习语言中形状的共同对象表示。该模型可以生成话语，以区分目标形状和干扰形状。该模型还可以生成看不见的对象部分的图像，并可以根据听众的注意力模块判断重要性。