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申请/专利权人：上海岩芯数智人工智能科技有限公司
摘要：本发明提供了全模态词表向量及全模态解编码器的训练方法、视频生成方法及系统，所述训练方法包括：S1、将K种模态数据生成K个N×D的特征向量；S2、将K个N×D的特征向量按照模态分量D拼接为：N×KD的全模态向量Ze；S3、随机初始化一个S×KD的全模态词表，S4、将N×KD的全模态向量Ze中每个1×KD的第一向量zei，替换为与全模态词表C的S个第二向量中欧式距离最近的第二向量，得到N×KD的全模态词表向量Zq；S5、构建全模态解编码器，将N×KD的全模态词表向量Zq输入全模态解编码器解码，对全模态解编码器进行训练，输出重构的N×KD的新全模态向量。本发明能够更好地理解和处理多种复杂模态信息。
主权项：1.一种全模态词表向量及全模态解编码器的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括如下方法步骤：S1、获取K种模态数据，将K种模态数据输入到各自的特征编码器中，生成K个N×D的特征向量；其中，K表示模态的数目；N表示时间维度；D表示模态分量；S2、将K个N×D的特征向量按照模态分量D拼接为：N×KD的全模态向量Ze；其中，N×KD的全模态向量Ze包括N个1×KD的第一向量zei；S3、随机初始化一个S×KD的全模态词表，其中，全模态词表C包括S个第二向量，，表示全模态词表C中第i个第二向量；S4、将N×KD的全模态向量Ze中每个1×KD的第一向量zei，替换为与全模态词表C的S个第二向量中欧式距离最近的第二向量，得到N×KD的全模态词表向量Zq；其中，N×KD的全模态词表向量Zq包括N个1×KD的第三向量zqi；S5、构建全模态解编码器，其中，全模态解编码器的输入和输出均为N×KD的向量；将步骤S4得到的N×KD的全模态词表向量Zq输入全模态解编码器解码，对全模态解编码器进行训练，输出重构的N×KD的新全模态向量。
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百度查询： 上海岩芯数智人工智能科技有限公司 全模态词表向量及全模态解编码器的训练方法、视频生成方法及系统
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