[发明专利]多任务多模态机器学习系统有效
| 申请号： | 201880028587.3 | 申请日： | 2018-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN110574049B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 诺姆·M·沙泽尔;艾当·尼古拉斯·戈麦斯;卢卡什·米奇斯瓦夫·凯泽;雅各布·D·乌斯克雷特;利昂·欧文·琼斯;尼基·J·帕马;阿希什·泰库·瓦斯瓦尼 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/044 | 分类号： | G06N3/044;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 李宝泉;任庆威 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序，用于训练机器学习模型，以执行来自多个机器学习域的多个机器学习任务。一种系统包括机器学习模型，所述机器学习模型包括：多个输入模态神经网络，对应于相应的不同模态，并且被配置成将接收到的所述相应模态的数据输入映射到来自统一表示空间的映射数据输入；编码器神经网络，被配置成处理来自所述统一表示空间的映射数据输入以生成相应的编码器数据输出；解码器神经网络，被配置成处理编码器数据输出以从所述统一表示空间生成相应的解码器数据输出；以及多个输出模态神经网络，对应于相应的不同模态，并且被配置成将解码器数据输出映射到对应模态的数据输出。 | ||
| 搜索关键词： | 任务 多模态 机器 学习 系统 | ||
【主权项】：
1.一种系统，所述系统包括一个或多个计算机以及存储指令的一个或多个存储设备，所述指令在被所述一个或多个计算机执行时使得所述一个或多个计算机实现：/n机器学习模型，所述机器学习模型包括：/n多个输入模态神经网络，其中，每个输入模态神经网络对应于多个模态中的不同模态并且被配置成将接收的所对应的模态的数据输入映射到来自统一表示空间的映射数据输入；/n编码器神经网络，所述编码器神经网络被配置成处理来自所述统一表示空间的映射数据输入以生成相应的编码器数据输出；/n解码器神经网络，所述解码器神经网络被配置成处理编码器数据输出以从所述统一表示空间生成相应的解码器数据输出；以及/n多个多输出模态神经网络，其中，每个输出模态神经网络对应于不同模态并且被配置成将对应于接收的所对应的模态的数据输入的来自所述统一表示空间的解码器数据输出映射到所对应的模态的数据输出。/n
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