Semi-supervised Multimodal Representation Learning through a Global Workspace
通过全局工作空间实现半监督多模态表示学习
机构 * CerCo, CNRS UMR 5549, Université de Toulouse and ANITI, Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute（CerCo、CNRS UMR 5549、图卢兹大学和ANITI人工智能与自然智能图卢兹研究所）
AI总结 本文提出了一种受全局工作空间概念启发的神经网络架构，通过自监督学习实现多模态表示对齐与转换，显著减少对匹配数据的需求。
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Journal ref IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 36 (5), 7843-7857 (2024)
