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CVPR 2022 線下會議將于 2022 年 6 月 21 日-24 日在美國新奧爾良舉行。而今年投稿量創新高超過了一萬，其中 2067 篇論文被接收。各位學者帶來了一系列教程。來自卡內基梅隆大學研究學者講述了《多模態機器學習》教程，200+頁ppt值得關注。

多模態機器學習是一個充滿活力的多學科研究領域，通過設計計算機agent來實現人工智能的一些原始目標，這些計算機agent能夠通過集成和建模多種通信模態(包括語言、聲學和視覺信息)來展示智能能力，如理解、推理和規劃。隨著視聽語音識別的初步研究，以及最近的語言和視覺項目，如圖像和視頻字幕、視覺問題回答和語言引導強化學習，該研究領域給多模態研究人員帶來了一些獨特的挑戰，因為數據的異質性和通常發現的模態之間的偶然性。

本教程建立在卡內基梅隆大學教授的多模態機器學習年度課程的基礎上，是CVPR、ACL和ICMI會議上多模態學習以前教程的一個完全修訂版本。本教程基于多模態機器學習中存在的核心技術挑戰的修訂分類，圍繞這六個核心挑戰: 表示、對齊、推理、遷移、生成和量化。最近的技術成果將通過這種多模態核心挑戰的分類法來展示，使研究人員能夠理解方法和新模型之間的相似性和差異性。本教程還旨在對多模態機器學習的未來研究方向提供一個視角。

//cmu-multicomp-lab.github.io/mmml-tutorial/cvpr2022/

講者：

目錄內容：

1. 介紹

• 什么是多模態?定義，異質性的維度和跨模態的相互作用。
• 歷史觀與多模態研究任務。
• 核心技術挑戰: 表示、對齊、轉移、推理、生成和量化。
• 單模態語言、視覺和聽覺表征。

2. 表示

• 表示融合: 融合策略，多模態自編碼器。
• 表示協調: 對比學習，向量空間模型，典型相關分析。
• 表象裂變: 因式分解、成分分析、解纏。

3. 對齊

• 粒度: 分割、聚類、單元定義。
• 對應: 潛在對齊方法，注意力模型，多模態transformers。
• 依存類型: 圖神經網絡，多實例學習。

4. 推理

• 結構: 層次結構、圖形結構、時序結構和交互結構、結構發現。
• 概念: 密集和神經象征。
• 構成: 因果關系和邏輯關系。
• 知識: 外部知識基礎，常識推理。

5. 生成

• 總結、翻譯、創作。
• 模型評估和倫理問題。

6. 遷移

• 模態轉移: 損失，幻覺，跨模態轉移。
• 基礎模型:預訓練模型和適應。
• 模型歸納:協同訓練，跨模式學習。

7. 量化

輸出質量:泛化、魯棒性、復雜性。 內部機制:可解釋性，理解跨模型交互。 模態權衡: 數據集偏差、社會偏差、理論收益、優化挑戰。

多模態機器學習是一個充滿活力的多學科研究領域，通過設計計算機代理來解決人工智能的一些原始目標，這些代理能夠通過整合和建模多種交互模態，包括語言、聽覺和視覺信息。隨著對視聽語音識別的初步研究，以及近年來對圖像和視頻字幕、視覺問答和語言引導強化學習等語言和視覺項目的研究，這一研究領域給多模態研究人員帶來了一些獨特的挑戰，因為數據的異質性和模態之間的偶然性經常被發現。

多模態機器學習(MMML)是一個充滿活力的多學科研究領域，研究從多個模態建模異構數據的計算方法。本課程介紹機器學習和深度學習的基本概念，涉及多模態機器學習的五個主要挑戰:(1)多模態表示，(2)模態對齊，(3)多模態推理，(4)翻譯和映射，(5)協同學習。本講座還討論了最新的多模態深度學習模型和方向。

不可錯過！多模態機器學習課程！

多模態機器學習(MMML)是一個充滿活力的多學科研究領域，通過整合和建模多種交流模式(包括語言、視覺和聲學)來解決人工智能的一些最初目標。這一研究領域給多模態研究人員帶來了一些獨特的挑戰，因為數據的異質性和模式之間的偶然性經常被發現。本課程是一門研究生水平的課程，涵蓋了多模態機器學習的最新研究論文，包括表示、對齊、推理、生成、協同學習和量化方面的技術挑戰。本課程的主要目標是提高批判性思維能力，了解最新的技術成就，并了解未來的研究方向。

本課程將介紹機器學習和深度學習中與多模態機器學習中的五個主要挑戰相關的基本數學概念:(1)多模態表示學習，(2)平移與映射，(3)模態對齊，(4)多模態融合和(5)協同學習。這些包括但不限于，多模態自動編碼器，深度典型相關分析，多核學習，注意力模型和多模態遞歸神經網絡。本課程還將討論MMML的許多最新應用，包括多模式的情感識別、圖像和視頻字幕以及跨模式的多媒體檢索。

//cmu-multicomp-lab.github.io/adv-mmml-course/spring2022/schedule/

以深度神經網絡為代表的“深度學習”系統正越來越多地接管所有人工智能任務，從語言理解、語音和圖像識別，到機器翻譯、規劃，甚至是游戲和自動駕駛。因此，在許多高級學術機構中，深度學習的專業知識正從深奧的要求迅速轉變為強制性的先決條件，并成為工業就業市場的一大優勢。

在本課程中，我們將學習深度神經網絡的基礎知識，以及它們在各種人工智能任務中的應用。在本課程結束時，預計學生將對這門學科非常熟悉，并能夠將深度學習應用于各種任務。他們也將被定位去理解關于這個主題的許多當前的文獻，并通過進一步的學習來擴展他們的知識。

如果你只對課程感興趣，你可以在YouTube頻道上觀看。

//deeplearning.cs.cmu.edu/F20/

多模態機器學習(MMML)是一個充滿活力的多學科研究領域，通過整合和建模多種交流模態(包括語言、聲音和視覺信息)來實現人工智能的一些原始目標。隨著對視聽語音識別的初步研究，以及最近的語言和視覺項目，如圖像和視頻字幕，這個研究領域給多模態研究人員帶來了一些獨特的挑戰，因為數據的異質性和模式之間經常發現的偶然性。本課程將教授與MMML相關的基本數學概念，包括多模態對齊與融合、異質表示學習和多流時間建模。我們還將回顧最近描述最先進的MMML概率模型和計算算法的論文，并討論當前和即將面臨的挑戰。

本課程將介紹機器學習和深度學習中與多模態機器學習中的五個主要挑戰相關的基本數學概念:(1)多模態表示學習，(2)平移與映射，(3)模態對齊，(4)多模態融合和(5)協同學習。這些包括但不限于，多模態自動編碼器，深度典型相關分析，多核學習，注意力模型和多模態遞歸神經網絡。本課程還將討論MMML的許多最新應用，包括多模式的情感識別、圖像和視頻字幕以及跨模式的多媒體檢索。

課程目錄:

• 課程導論
• 多模態應用與數據集
• 基本概念：神經網絡
• 網絡優化
• 視覺單模態表示學習
• 語言單模態表示學習
• 多模態表示學習
• 多模態對齊
• 結構化表示
• 概率圖模型
• 判別性圖模型
• 神經生成模型
• 強化學習
• 多模態強化學習
• 融合與協同學習
• 多語言表示學習