首页> 外国专利> DEEP MULTI-TASK REPRESENTATION LEARNING

DEEP MULTI-TASK REPRESENTATION LEARNING

机译:深层多任务表示学习

摘要

Technologies for analyzing multi-task multimodal data to detect multi-task multimodal events using a deep multi-task representation learning, are disclosed. A combined model with both generative and discriminative aspects is used to share information during both generative and discriminative processes. The technologies can be used to classify data and also to generate data from classification events. The data can then be used to morph data into a desired classification event.
机译:公开了用于使用深度多任务表示学习来分析多任务多模式数据以检测多任务多模式事件的技术。具有生成性和区分性的组合模型用于在生成性和区分性过程中共享信息。该技术可用于对数据进行分类,还可以根据分类事件生成数据。然后可以使用数据将数据变形为所需的分类事件。

著录项

相似文献

  • 专利
  • 外文文献
  • 中文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号