大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于representations的翻译问题，于是小编就整理了3个相关介绍representations的解答，让我们一起看看吧。
多模态特征？
多模态机器学习主要有五个方面的工作
1.Representation 主要任务是学习如何更好的提取和表示多模态数据的特征信息，以利用多模态数据的互补性
2.Translation 主要任务是如何将数据从一种模态转换（映射）到另一种模态
3.alignment 主要任务是识别在两种或更多不同模态的(子)元素之间的直接关系
4.Fusion 主要任务是将来自两种或两种以上模态的信息结合起来进行预测
5.Co-learning 协同学习是在不同模态数据、特征和模型之间转移知识
多模态特征表示（representation）
对原始数据提取一个好的特征表示一直是机器学习关注的重要问题，好的特征表示主要有平滑性、时间和空间一致性、稀疏性和自然聚类等特性。特征表示代表了一个实体数据，一般用张量来表示。实体可以是一个图像，音频样本，单个词，或一个句子。多模态的特征表示是使用来自多个此类实体的信息，主要存在的问题有：（1）如何组合来自不同模态的数据 （2）如何处理不同模态不同程度的噪音 （3）如何处理缺失数据。
多模态表示有两种：联合特征表示（Joint representations）和协同特征表示（coordinated representations）。联合特征表示将各模态信息映射到相同的特征空间中，而协同特征表示分别映射每个模态的信息，但是要保证映射后的每个模态之间存在一定的约束，使它们进入所谓的协同空间。
bert的数学原理？
BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它是一种新型的语言模型。之所以说是一种新型的语言模型，是因为它通过联合调节所有层中的双向Transformer来训练预训练深度双向表示。
想深入了解BERT模型，首先应该理解语言模型。预训练的语言模型对于众多自然语言处理问题起到了重要作用，比如SQuAD问答任务、命名实体识别以及情感识别。目前将预训练的语言模型应用到NLP任务主要有两种策略，一种是基于特征的语言模型，如ELMo模型；另一种是基于微调的语言模型，如OpenAI GPT。这两类语言模型各有其优缺点，而BERT的出现，似乎融合了它们所有的优点，因此才可以在诸多后续特定任务上取得最优的效果
机器人里pr和p的区别
1. PR和P在机器人领域中有不同的含义和用途。
2. PR代表着“位置和方向”（position and Orientation），它是指机器人在三维空间中的位置和朝向。
PR通常用于描述机器人末端执行器（如机械臂末端的夹爪或工具）的位置和方向，以便进行精确的操作和控制。
P代表着“位置”（position），它是指机器人在三维空间中的位置坐标，通常只包括位置信息而不包括方向信息。
因此，PR相比于P更加具体和全面，包含了位置和方向两个方面的信息。
3. 在机器人领域中，PR和P的区别对于机器人的定位、导航和操作都非常重要。
PR的精确度和准确性对于机器人的操作和控制至关重要，尤其在需要进行高精度定位和操作的任务中，如装配线上的自动化生产、手术机器人的精确操作等。
而P则更多地用于机器人的路径规划和运动控制中，用于确定机器人在空间中的目标位置。
此外，PR和P的区别还涉及到机器人的传感器和算法设计。
为了获取PR或P的信息，机器人通常需要配备各种传感器，如激光雷达、相机等，以便实时感知和获取环境信息。
同时，机器人的算法也需要根据PR或P的需求进行设计和优化，以实现精确的定位和控制能力。
总之，PR和P的区别在机器人领域中具有重要的意义，对于机器人的定位、导航和操作都起着关键作用。
到此，以上就是小编对于representations的翻译问题就介绍到这了，希望介绍关于representations的3点解答对大家有用。
