威米公布混合循環神經網絡架構基於人機協作意圖識別
(SeaPRwire) – 北京,2023年12月18日 – WiMi Hologram Cloud Inc.(納斯達克:WIMI)(“WiMi”或”公司”),全球領先的全息增強實境(“AR”)技術提供商,今天宣佈提出基於混合循環神經網絡架構的人機協作意圖識別。混合循環神經網絡架構是結合循環神經網絡(RNN)和卷積神經網絡(CNN)的模型。RNN適用於序列數據的建模和處理,可以通過循環連接和隱藏狀態更新有效地捕獲數據中的時間信息和上下文關係,它可以有效地捕獲序列數據中的時間信息和上下文關係。CNN可以有效提取數據特徵。混合循環神經網絡結合了RNN和CNN的優勢,可以更好地捕獲序列信息和局部特徵,並可以更好地處理人機協作的意圖識別。
在混合循環神經網絡架構中,首先對輸入數據進行CNN特徵提取,然後進行循環層的時間建模,最後將特徵映射到意圖的完全連接層。在訓練過程中,使用反向傳播算法來優化模型參數,提高意圖識別的準確性。
WiMi的基於混合循環神經網絡架構的人機協作意圖識別主要包括:
輸入層:輸入層接收來自人機協作場景的原始數據,如語音、圖像或文本。不同類型的數據需要進行適當的預處理和特徵提取操作,以更好地表現信息。
循環層:循環層利用RNN來捕獲輸入數據的序列信息。常用的RNN單元包括長短期記憶(LSTM)和閘控循環單元(GRU)。通過循環連接,RNN可以對輸入序列進行建模,並將過去信息傳遞到後續層。
卷積層:卷積層利用CNN來提取輸入數據的局部特徵。通過卷積操作和池化操作,CNN可以有效捕獲輸入數據的空間和時間相關性。卷積層通常用於處理圖像數據或語音數據的頻譜表徵。
融合層:融合層將循環層和卷積層的輸出融合,以獲取更全面和豐富的特徵,並將融合特徵輸入到下一層。
輸出層:輸出層根據特定任務進行設計,例如分類任務可以使用完全連接層和softmax函數進行多類別分類。輸出層的結果可以代表人機協作意圖的類別或概率分布。
利用混合循環神經網絡架構進行人機協作意圖識別可以大大提高人機協作的效率和質量。人機協作意圖識別是一個重要的研究領域,可以幫助機器人更好地理解人類意圖和目標,從而實現更智能和高效的人機協作。通過準確理解人類意圖,機器人可以更好地響應和協助人類完成任務,從而提高工作效率。此外,人機協作意圖識別可以提高人機交互的用戶體驗。如果機器人可以準確識別人類的意圖並相應響應,用戶將感覺更自然和舒適,從而增強用戶對機器人的信任和滿意度。人機協作意圖識別可以應用於各個領域,如智能家居、智能辦公室和智能醫療保健等,為人類的生活和工作帶來便利和裨益。
在混合循環神經網絡架構基於人機協作意圖識別的領域,還有其他值得進一步探索的研究方向。目前人機協作意圖識別主要依賴文本數據,但實際人機交互通常涉及多模數據,如語音、圖像、視頻等。WiMi將嘗試將多模數據融合到基於混合循環神經網絡架構的人機協作意圖識別中。未來,WiMi將嘗試將多模數據融合到混合循環神經網絡中,利用遷移學習來增強人機協作意圖識別,並通過進一步研究和探索不斷擴展人機協作意圖識別的應用範圍。
關於WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc.(納斯達克:WIMI)是一家全息雲綜合技術解決方案提供商,專注於專業領域,包括全息增強現實汽車HUD軟件、3D全息脈衝LiDAR、頭戴式光場全息設備、全息半導體、全息雲軟件、全息車載導航等。其服務和全息AR技術包括全息增強現實汽車應用、3D全息脈衝LiDAR技術、全息視覺半導體技術、全息軟件開發、全息AR廣告技術、全息AR娛樂技術、全息ARSDK支付、互動全息通訊和其他全息AR技術。
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電話:010-53384913
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電子郵件:wimi@icrinc.com
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