AI 词汇表
人工智能完整词典
200
个类别
2,608
个子类别
30,011
个术语
个术语
协同注意力机制
双向注意力架构，两种模态同时相互关注，实现对称交互和信息的交叉理解。
个术语
融合注意力
动态结合不同模态表示的注意力技术，通过学习每个数据点的上下文融合权重来实现。
个术语
多模态自注意力
一种机制，其中模态中的每个元素计算其相对于所有其他元素（包括联合空间中其他模态的元素）的相对重要性。
个术语
双线性注意力
使用双线性变换的注意力方法，用于建模模态对之间的复杂交互并捕捉非线性关系。
个术语
注意力对齐
使用注意力图在不同模态片段之间进行语义对齐的过程，以识别空间或时间对应关系。
个术语
模态特定注意力
针对每种模态内在特性调整的注意力机制，使用不同参数根据数据类型优化信息选择。
个术语
动态注意力加权
基于上下文相关性和每个输入的多模态信息置信度，实时自动调整注意力权重的系统。
个术语
多头跨模态注意力
多头注意力的扩展，其中每个头专门捕捉不同类型的模态间关系，以获得更丰富多样的表示。
个术语
注意力瓶颈
一种注意力层，强制将多模态信息选择性压缩为固定维度向量，仅保留最相关的特征。
个术语
门控多模态注意力
使用学习门机制选择性控制模态间信息流动的机制，允许对多模态集成进行精细调节。
个术语
自适应注意力网络
根据每个模态信息质量和可用性动态调整其注意力策略的神经网络。
个术语
注意力融合层
使用学习权重组合多个多模态注意力机制输出的专门层，以优化最终表示。
个术语
稀疏跨模态注意力
一种跨模态注意力变体，仅关注最相关的特征子集，在保留重要关系的同时降低计算复杂度。
个术语
时序多模态注意力
专门建模时序数据中同步或异步模态间时间依赖关系的注意力机制。
个术语
注意力引导特征选择
在融合前使用注意力权重作为指导动态选择每个模态中最具信息量特征的过程。
🔍