HyperAI

التعلم المتعدد الوسائط

تشير الوسيلة إلى الطريقة المحددة التي يتلقى بها الأشخاص المعلومات. نظرًا لأن بيانات الوسائط المتعددة غالبًا ما تكون وسيلة لنقل أنواع متعددة من المعلومات (على سبيل المثال، غالبًا ما ينقل الفيديو نصًا ومعلومات مرئية ومسموعة في نفس الوقت)، فقد تطور التعلم المتعدد الوسائط تدريجيًا إلى الوسيلة الرئيسية لتحليل محتوى الوسائط المتعددة وفهمه.

يتضمن التعلم المتعدد الوسائط بشكل أساسي الاتجاهات البحثية التالية:

  1. التعلم التمثيلي المتعدد الوسائط: يدرس بشكل أساسي كيفية تحويل المعلومات الدلالية الموجودة في البيانات النمطية المتعددة إلى متجهات ذات قيمة حقيقية.
  2. التخطيط بين الوسائط: يدرس بشكل أساسي كيفية ربط المعلومات الموجودة في بيانات نمط محدد بنمط آخر.
  3. المحاذاة: تدرس بشكل أساسي كيفية تحديد المراسلات بين المكونات والعناصر بين الأوضاع المختلفة.
  4. الاندماج: يدرس بشكل أساسي كيفية دمج النماذج والميزات بين الوسائط المختلفة.
  5. التعلم التعاوني: يدرس بشكل أساسي كيفية نقل المعرفة المكتسبة في الوسائط الغنية بالمعلومات إلى الوسائط الفقيرة بالمعلومات، بحيث يمكن لتعلم كل وسائط مساعدة بعضها البعض. تتضمن الأساليب النموذجية التعلم متعدد الوسائط، والتكيف مع المجال، وما إلى ذلك.

مراجع

【1】عمود مراجعة الذكاء الاصطناعي - مراجعة تقدم أبحاث التعلم المتعدد الوسائط (Zhihu)