大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話(huà)題，就是關(guān)于representations的翻譯問(wèn)題，于是小編就整理了3個(gè)相關(guān)介紹representations的解答，讓我們一起看看吧。

多模態(tài)特征？

多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)主要有五個(gè)方面的工作

1.Representation 主要任務(wù)是學(xué)習(xí)如何更好的提取和表示多模態(tài)數(shù)據(jù)的特征信息，以利用多模態(tài)數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性

2.Translation 主要任務(wù)是如何將數(shù)據(jù)從一種模態(tài)轉(zhuǎn)換（映射）到另一種模態(tài)

3.alignment 主要任務(wù)是識(shí)別在兩種或更多不同模態(tài)的(子)元素之間的直接關(guān)系

4.Fusion 主要任務(wù)是將來(lái)自?xún)煞N或兩種以上模態(tài)的信息結(jié)合起來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)

5.Co-learning 協(xié)同學(xué)習(xí)是在不同模態(tài)數(shù)據(jù)、特征和模型之間轉(zhuǎn)移知識(shí)

多模態(tài)特征表示（representation）

對(duì)原始數(shù)據(jù)提取一個(gè)好的特征表示一直是機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)注的重要問(wèn)題，好的特征表示主要有平滑性、時(shí)間和空間一致性、稀疏性和自然聚類(lèi)等特性。特征表示代表了一個(gè)實(shí)體數(shù)據(jù)，一般用張量來(lái)表示。實(shí)體可以是一個(gè)圖像，音頻樣本，單個(gè)詞，或一個(gè)句子。多模態(tài)的特征表示是使用來(lái)自多個(gè)此類(lèi)實(shí)體的信息，主要存在的問(wèn)題有：（1）如何組合來(lái)自不同模態(tài)的數(shù)據(jù) （2）如何處理不同模態(tài)不同程度的噪音 （3）如何處理缺失數(shù)據(jù)。

多模態(tài)表示有兩種：聯(lián)合特征表示（Joint representations）和協(xié)同特征表示（coordinated representations）。聯(lián)合特征表示將各模態(tài)信息映射到相同的特征空間中，而協(xié)同特征表示分別映射每個(gè)模態(tài)的信息，但是要保證映射后的每個(gè)模態(tài)之間存在一定的約束，使它們進(jìn)入所謂的協(xié)同空間。

bert的數(shù)學(xué)原理？

BERT模型的全稱(chēng)是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它是一種新型的語(yǔ)言模型。之所以說(shuō)是一種新型的語(yǔ)言模型，是因?yàn)樗ㄟ^(guò)聯(lián)合調(diào)節(jié)所有層中的雙向Transformer來(lái)訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練深度雙向表示。

想深入了解BERT模型，首先應(yīng)該理解語(yǔ)言模型。預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型對(duì)于眾多自然語(yǔ)言處理問(wèn)題起到了重要作用，比如SQuAD問(wèn)答任務(wù)、命名實(shí)體識(shí)別以及情感識(shí)別。目前將預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型應(yīng)用到NLP任務(wù)主要有兩種策略，一種是基于特征的語(yǔ)言模型，如ELMo模型；另一種是基于微調(diào)的語(yǔ)言模型，如OpenAI GPT。這兩類(lèi)語(yǔ)言模型各有其優(yōu)缺點(diǎn)，而B(niǎo)ERT的出現(xiàn)，似乎融合了它們所有的優(yōu)點(diǎn)，因此才可以在諸多后續(xù)特定任務(wù)上取得最優(yōu)的效果

機(jī)器人里pr和p的區(qū)別

1. PR和P在機(jī)器人領(lǐng)域中有不同的含義和用途。
2. PR代表著“位置和方向”（position and Orientation），它是指機(jī)器人在三維空間中的位置和朝向。
PR通常用于描述機(jī)器人末端執(zhí)行器（如機(jī)械臂末端的夾爪或工具）的位置和方向，以便進(jìn)行精確的操作和控制。
P代表著“位置”（position），它是指機(jī)器人在三維空間中的位置坐標(biāo)，通常只包括位置信息而不包括方向信息。
因此，PR相比于P更加具體和全面，包含了位置和方向兩個(gè)方面的信息。
3. 在機(jī)器人領(lǐng)域中，PR和P的區(qū)別對(duì)于機(jī)器人的定位、導(dǎo)航和操作都非常重要。
PR的精確度和準(zhǔn)確性對(duì)于機(jī)器人的操作和控制至關(guān)重要，尤其在需要進(jìn)行高精度定位和操作的任務(wù)中，如裝配線(xiàn)上的自動(dòng)化生產(chǎn)、手術(shù)機(jī)器人的精確操作等。
而P則更多地用于機(jī)器人的路徑規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制中，用于確定機(jī)器人在空間中的目標(biāo)位置。
此外，PR和P的區(qū)別還涉及到機(jī)器人的傳感器和算法設(shè)計(jì)。
為了獲取PR或P的信息，機(jī)器人通常需要配備各種傳感器，如激光雷達(dá)、相機(jī)等，以便實(shí)時(shí)感知和獲取環(huán)境信息。
同時(shí)，機(jī)器人的算法也需要根據(jù)PR或P的需求進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)精確的定位和控制能力。
總之，PR和P的區(qū)別在機(jī)器人領(lǐng)域中具有重要的意義，對(duì)于機(jī)器人的定位、導(dǎo)航和操作都起著關(guān)鍵作用。

到此，以上就是小編對(duì)于representations的翻譯問(wèn)題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于representations的3點(diǎn)解答對(duì)大家有用。