Correspondence learning para el reconocimiento profundo multi-modal y la detección de fraudes
Autores: Park, Jongchan; Kim, Min-Hyun; Choi, Dong-Geol
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Correspondence learning para el reconocimiento profundo multi-modal y la detección de fraudes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Aprendizaje profundo
Multimodal
Aprendizaje de correspondencia
Benchmarks de reconocimiento
Detección de fraudes
Análisis de sentimientos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
Los métodos basados en aprendizaje profundo han logrado un buen rendimiento en varios benchmarks de reconocimiento principalmente al utilizar modalidades individuales. Dado que diferentes modalidades contienen información complementaria entre sí, se proponen métodos basados en múltiples modalidades para utilizarlas de forma implícita.
Descripción
Los métodos basados en aprendizaje profundo han logrado un buen rendimiento en varios benchmarks de reconocimiento principalmente al utilizar modalidades individuales. Dado que diferentes modalidades contienen información complementaria entre sí, se proponen métodos basados en múltiples modalidades para utilizarlas de forma implícita.