多模态

现实中的数据常常是多模态的，来源于不同的异构源，因此形成了多视图数据的情况。在机器学习领域，多视图聚类已成为重要的研究范式。然而，由于某些视图数据的缺失，实际应用中的不完全多视图聚类(IMC)充满挑战。

运行main.m来测试MO_Ring_PSO_SCD。您可以查阅论文'2。 CT Yu、BY Qu和JJ Liang*，“使用环形拓扑解决多模态多目标问题的多目标粒子群优化器”，IEEE进化计算汇刊。 （DOI：10.1109 / TEVC.2017.2754271），以获取有关此算法的更多说明。这篇论文也在“MO_Ring_PSO_SCD.zip”文件中。如果您有任何问题，请联系我（zzuyuecaitong@163.com）。

面向复杂大数据的特征学习新视角 海量复杂数据的涌现为各行业带来了机遇和挑战，如何从中高效提取有效信息成为关键问题。传统的特征学习方法在处理大数据时面临巨大压力，而多模态神经网络为解决这一难题提供了新思路。 张量：捕捉数据高维特征的利器 通过张量法对大数据进行抽象建模，能够有效捕捉数据在高阶张量空间的分布特征，突破传统方法的局限性。 多模态融合：挖掘数据深层关联 多模态神经网络能够融合不同来源、不同模态的数据信息，例如文本、图像、音频等，从而更全面地理解数据，挖掘数据间的深层关联。 面向未来的智能数据分析 基于多模态神经网络的复杂大数据特征学习方法，为构建更加智能、高效的数据分析系统提供了强有力的支持，将在各个领域发挥越来越重要的作用。

理解多模态大模型的基本原理。2. 当前流行的文本生成模型及其应用。3. 图像和视频编码器的发展现状。4. Vision Transformer（ViT）的核心技术和应用场景。5. 文本处理中的编码器技术。6. 实现目标检测中的IoU计算方法。7. ChatGPT的功能与应用场景。8. Transformer结构的详细解析。9. Transformer中Encoder与Decoder的功能和区别。

采用小波变换法，结合不同的融合规则，将CT和MR医学图像的近似系数和细节系数进行有效整合，实现多模态医学图像的精准融合。该MATLAB代码优化提升了融合效果和计算效率。

此Matlab代码multimodal_dbn_pose处理混合数据集中RGB和深度图像的姿势估计，特别是在严重遮挡条件下。我们采用Restricted Boltzmann机实现姿势估计。存储库包含重要文件如下：Yash_RBM/dbn_multi_modality_1_layer.m：浅层多模态DBN；Yash_RBM/dbn_single_modality_1_layer.m：1层高斯二进制RBM（基线）；Yash_RBM/dbn_single_modality_4_layer.m：4层单模态DBN。此外，还提供数据预处理文件：preprocess_cad60.py和cad60_dataset.py。为了重现我们的工作，请按以下步骤操作：步骤1：从指定链接下载CAD60存储库；步骤2：在当前目录下创建名为data/cad60_dataset/的目录结构，并将下载的文件夹放入cad60_directory；步骤3：运行preprocess_cad60.py；步骤4：执行cad60_dataset.py。

这是一款通用的多模态遥感图像匹配框架。该框架能够利用多种特征描述符，如HOG、LSS、CFOG，以及各种梯度、相位和边缘信息，构建逐像素的三维特征表达图。在进行模板匹配时，使用各种相似性测度如相关系数、灰度差平方和、欧式距离、互信息和相位相关，推荐基于FFT的互相关以提高计算效率。

知识图谱是一种结构化的语义知识库，用于通过图形形式表现物理世界的概念及其关系。知识图谱的核心是“实体－关系－实体”三元组，其中实体是独立的事物，关系连接不同实体，属性描述实体的具体值。这些基本单位构成了知识图谱的底层数据结构。图数据库作为一种新型的非关系型数据库，其核心元素与图论相通，包括节点和边，用于连接实体与事件，构成知识结构网络。通过图数据库模型，知识图谱可以将节点（如人、书籍）和关系（如作者、引用）以图的方式呈现，便于复杂知识的存储与检索。 NEO4J构建流程： 定义实体与关系：确定AI课程中的主要知识点并表示为实体。 创建节点和关系：利用Neo4j平台，将每个知识点定义为节点，通过关系链接相关知识点。 添加属性：为节点和关系定义属性，如定义‘算法’节点的‘名称’和‘难度’属性，以补充实体的具体信息。 优化与查询：利用Cypher查询语言测试知识图谱，确保关系的完整性与信息的易获取性。此过程确保了知识图谱的准确性与易操作性，为课程内容提供了一个视觉化的知识结构支持。 最终，该知识图谱有效整合了《人工智能引论》课程的多维知识点，形成结构化、可视化的知识图谱，为学习和数据查询提供了有力支持。

经典的经验模态分解方法，特别适用于研究生初学者进行故障诊断和信号处理。

Matlab多目标优化代码CPDEA版本所有权归刘一平所有。介绍了在进化多模态多目标优化中处理决策空间中收敛和多样性不平衡的问题。研究提出了不平衡距离最小化问题（IDMP）并使用收敛惩罚密度进化算法（CPDEA）。该算法平衡决策空间中的收敛性和多样性。发表于IEEE进化计算汇刊2020年，第24卷第3期，第551-565页。如有疑问，请联系。