Machine learningDeep learning / NLP / CV
다중 양식 문장 임베딩
다중 양식 문장 임베딩은 텍스트와 이미지를 (때로는 오디오나 비디오까지) 공유되는 연속 벡터 공간으로 매핑하여, 서로 다른 양식의 의미론적으로 관련된 쌍이 가깝게 위치하도록 합니다. 대규모 쌍형 코퍼스에 대한 대조 학습 목표로 훈련된 이러한 표현은 교차 양식 검색, 제로샷 분류 및 시각-언어 추론에 사용됩니다.
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출처
- Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., ... & Sutskever, I. (2021). Learning transferable visual models from natural language supervision. In Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 8748–8763. PMLR. link ↗
- Frome, A., Corrado, G. S., Shlens, J., Bengio, S., Dean, J., Ranzato, M., & Mikolov, T. (2013). DeViSE: A deep visual-semantic embedding model. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Vol. 26. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Sentence Embeddings (Joint Vision-Language Representation Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/multimodal-sentence-embeddings
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