公开(公告)号：CN114911778A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202110172990.7

申请日：2021-02-08

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 ,  大连理工大学

发明人： 赵亮 ,  张洁 ,  黄平达 ,  马佳骏 ,  陈志奎

IPC分类号： G06F16/215

摘要： 本申请公开了一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。本申请通过利用各个模态下特征数据的平均值，来补全不完整的多模态数据中缺失的特征值，从而利用补全后所得的补全特征以及原始的特征数据，能够对齐不同模态的特征数据，便于精准重构出用于表示不同模态的特征数据之间共性信息的共享特征，从而能够提升针对不完整多模态数据的处理准确度。

公开(公告)号：CN113869007B

公开(公告)日：2024-04-23

申请号：CN202111183091.3

申请日：2021-10-11

申请人： 大连理工大学

发明人： 姚晨辉 ,  赵亮 ,  李欣炜 ,  黄平达 ,  马希达 ,  刘卓

IPC分类号： G06F40/126 ,  G06F40/194 ,  G06F40/30 ,  G06F16/583 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/08

摘要： 本申请提供了一种基于深度学习的文本生成图像学习方法，属于计算机视觉领域。我们提出TRGAN学习模型，TRGAN包含两个模块:联合注意堆叠生成模块和文本生成模块反向修正和校正模块。在JASGM模块中，从词级信息中提取详细的特征信息图像是基于全局句子注意力生成的。在TGOCM模块中，文本描述反向生成，可以通过匹配词级特征向量来提高初始图像的质量。本发明依照上述特征所构建的模型推导出了一种行之有效的算法来处理上述问题，通过大量实验验证，本发明所得到的数据表示性能优于现阶段相关模型。

公开(公告)号：CN113869007A

公开(公告)日：2021-12-31

申请号：CN202111183091.3

申请日：2021-10-11

申请人： 大连理工大学

发明人： 姚晨辉 ,  赵亮 ,  李欣炜 ,  黄平达 ,  马希达 ,  刘卓

IPC分类号： G06F40/126 ,  G06F40/194 ,  G06F40/30 ,  G06F16/583 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本申请提供了一种基于深度学习的文本生成图像学习模型，属于计算机视觉领域。我们提出TRGAN学习模型，TRGAN包含两个模块:联合注意堆叠生成模块和文本生成模块反向修正和校正模块。在JASGM模块中，从词级信息中提取详细的特征信息图像是基于全局句子注意力生成的。在TGOCM模块中，文本描述反向生成，可以通过匹配词级特征向量来提高初始图像的质量。本发明依照上述特征所构建的模型推导出了一种行之有效的算法来处理上述问题，通过大量实验验证，本发明所得到的数据表示性能优于现阶段相关模型。