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マルチモーダル表現学習の性能と効率の改善に関する研究
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232656
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232656d296efe2-70fe-4f73-bc68-6c0f0a559313
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-AVM24124008.pdf (85.2 kB)
2026年2月15日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥0, IPSJ:学会員：¥0, AVM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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| 公開日 | 2024-02-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | マルチモーダル表現学習の性能と効率の改善に関する研究 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 株式会社KDDI総合研究所 | ||||||||
| 著者名 |
王, 亜楠
× 王, 亜楠
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 大規模基盤モデルは，マルチモーダル情報（例えば，画像，テキスト，音声など）を融合し，高性能な人工知能システムの実現に大きな可能性を示している．従来システムは，すべてのモダリティが存在する前提で構築されており，モダリティ不足によるモデルの推論性能が低下する．また，マルチモーダルモデルを用いた推論に膨大なパラメータ数が必要になるため非効率である．本研究は，マルチモーダル融合手法の高性能化や，マルチモーダル推論の効率化に関するさまざまな手法に取り組む． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10438399 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM） 巻 2024-AVM-124, 号 8, p. 1-1, 発行日 2024-02-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 2188-8582 | |||||||
| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
