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基于双对抗自编码器的跨模态检索
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作者 吴飞 罗晓开 +4 位作者 韩璐 郑鑫浩 肖梁 帅子珍 荆晓远 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期1115-1121,共7页
在自编码的学习过程中如何更好地保留原始特征及消除多模态数据分布的差异是一个重要的研究课题.因此,文中提出基于双对抗自编码器(DAA)的跨模态检索方法.使用全局对抗网络改进自编码器模态内重构过程,极小极大博弈的策略使模态内的原... 在自编码的学习过程中如何更好地保留原始特征及消除多模态数据分布的差异是一个重要的研究课题.因此,文中提出基于双对抗自编码器(DAA)的跨模态检索方法.使用全局对抗网络改进自编码器模态内重构过程,极小极大博弈的策略使模态内的原始特征和重构特征难以判别,更好地保留原始特征.隐含层对抗网络在生成模态不变表示的同时使模态间数据难以区分,有效减小多模态数据的分布差异.在Wikipedia、NUS-WIDE-10k数据集上的实验证明DAA的有效性. 展开更多
关键词 跨模态检索 对抗网络 自编码器 模态差异
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