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本发明公开了一种基于局部结构传递的多模态表征学习方法和系统,本发明包括初始化各个模态的距离度量参数以及神经网络参数集合Θ,进行数量为总预设轮次epoch次的迭代训练,每一次迭代训练包括针对模态i的训练:固定其他模态的距离度量参数,根据多模态表征随机生成三元组,根据本模态的损失函数和梯度下降更新本模态的距离度量参数以及神经网络参数集合Θ中的参数。本发明不仅考虑了数据对象层面上的对齐,同时也考虑了各模态内部的数据结构对齐,使得在单一模态内学习得到的多模态数据表征的聚类结构更加明显,显而易见地这对于进

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114139641 A (43)申请公布日 2022.03.04 (21)申请号 202111476671.1 (22)申请日 2021.12.02 (71)申请人 中国人民解放军国防科技大学

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