自适应多模态融合的智能体交互式学习与优化方法

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自适应多模态融合的智能体交互式学习与优化方法
申请号:CN202510577850
申请日期:2025-05-07
公开号:CN120633757A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明提供自适应多模态融合的智能体交互式学习与优化方法,涉及智能体之间的交互式学习的技术领域,包含多模态数据预处理、自适应多模态融合、智能体交互式学习和优化方法等环节,实现多模态数据处理与智能体性能提升,相较于传统多模态融合技术简单的拼接或浅层融合方式,本发明的自适应多模态融合策略能够深度剖析文本、图像、音频等多种模态数据间复杂的内在联系。例如在医疗影像诊断结合病历文本分析场景中,传统方法难以有效整合两者信息,而本发明通过动态调整融合方式,精准捕捉影像特征与病历描述之间的关联,大幅提升疾病诊断的准确性。研究表明,使用本发明的融合方法后,降低疾病误诊率。
技术关键词
交互式学习 融合策略 智能体交互 深度强化学习 多模态融合技术 多模态数据融合 智能体模型 梯度下降算法 融合方法 病历 学习算法 注意力机制 动态 文本 技术创新 网络 音频
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