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在研项目

面向多模态数据特征学习的自适应深度卷积计算模型硏究(青年科学基金)


在大数据时代,多模态数据广泛存在,通过模态间互补学习挖掘数据中隐藏的价值,具有重要意义。然而,多模态数据的异构性、低质性和不均衡性为深度融合特征学习的设计提出了巨大挑战。卷积神经网络利用数据的时间和空间信息,压缩特征维度,构建数据有效的深层特征,有助于多模态数据语义的挖掘。基于此,耦合卷积神经网络和多模态数据的上述特点,本项目开展面向多模态数据特征学习的深度卷积计算模型研究,包括:①针对数据模态间的异构性,研究张量深度卷积计算模型,利用张量融合模态信息,扩展前向反向计算规则,提取多模态数据深度融合特征;②针对数据固有的低质性,研究模糊深度卷积计算模型,利用模糊参数扩展张量卷积计算模型,学习低质数据鲁棒性特征;③针对数据模态间模态内的不均衡性,研究概率深度卷积计算模型,利用概率张量卷积核与多点乘积,弥补模态间的语义偏差,拟合数据均衡模式。

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