(SeaPRwire) – 北京,2023年12月18日 —— 威睿智能(NASDAQ: WIMI)(“威睿”或”公司”),全球领先的全息增强现实(AR)技术提供商,今天宣布提出了一种基于混合循环神经网络架构的人机协作意图识别。混合循环神经网络架构是将循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)相结合的模型。RNN适用于序列数据的建模和处理,可以通过循环连接和隐状态更新有效地捕获数据中的时间信息和上下文关系,它可以有效地捕获序列数据中的时间信息和上下文关系。CNN可以有效提取数据特征。混合循环神经网络结合了RNN和CNN的优点,可以更好地捕获序列信息和局部特征,并且可以更好地处理人机协作中的意图识别。
在混合循环神经网络架构中,首先将输入数据经过CNN进行特征提取,然后进行时间建模循环层,最后将特征映射到意图的完全连接层。在训练过程中,使用反向传播算法来优化模型参数,以提高意图识别的准确性。
威睿基于混合循环神经网络架构的人机协作意图识别主要包括:
输入层:输入层接收来自人机协作场景的原始数据,如语音、图像或文本。不同类型的数据需要进行适当的预处理和特征提取操作,以更好地表示信息。
循环层:循环层利用RNN来捕获输入数据的序列信息。常用的RNN单元包括长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)。通过循环连接,RNN可以建模输入序列,并将历史信息传递给后续层。
卷积层:卷积层利用CNN来提取输入数据的局部特征。通过卷积操作和池化操作,CNN可以有效捕获输入数据中的空间和时间相关性。卷积层通常用于处理图像数据或语音数据的频谱表示。
融合层:融合层将循环层和卷积层的输出融合,以获得更全面丰富的特征,并将融合特征输入到下一个层。
输出层:输出层根据具体任务进行设计,例如分类任务可以使用完全连接层和softmax函数进行多类别分类。输出层的结果可以表示人机协作意图的类别或概率分布。
利用混合循环神经网络架构进行人机协作意图识别可以大大提高人机协作的效率和质量。人机协作意图识别是一项重要的研究领域,可以帮助机器人更好地理解人类意图和目标,从而实现更智能高效的人机协作。通过准确理解人类意图,机器人可以更好地响应和协助人类完成任务,从而提高工作效率。此外,人机协作意图识别可以改善人机交互的用户体验。如果机器人能够准确识别人类的意图并相应地作出反应,用户将感觉更自然舒适,从而提升对机器人的信任和满意度。人机协作意图识别可以应用于智能家居、智能办公和智能医疗保健等各个领域,为人们的生活和工作带来便利。
在基于混合循环神经网络架构的人机协作意图识别领域,还有其他值得进一步探索的研究方向。当前的人机协作意图识别主要依靠文本数据,但实际的人机交互通常涉及多模态信息,如语音、图像、视频等。威睿将尝试将多模态信息融入基于混合循环神经网络架构的人机协作意图识别。未来,威睿将试图将多模态信息融入混合循环神经网络,并利用迁移学习来增强人机协作意图识别,并通过进一步研究和探索不断扩大人机协作意图识别的应用范围。
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