(SeaPRwire) – Bắc Kinh, ngày 18 tháng 12 năm 2023 – Công ty Cổ phần Mây Hologram WiMi (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” hoặc “Công ty”), nhà cung cấp công nghệ Hologram Tăng cường Thực tế (“AR”) toàn cầu hàng đầu, hôm nay thông báo đề xuất kiến trúc mạng nơ-ron tái phát kết hợp dựa trên nhận dạng ý định hợp tác người-robot. Kiến trúc mạng nơ-ron tái phát kết hợp là một mô hình kết hợp mạng nơ-ron tái phát (RNN) và mạng nơ-ron tích chập (CNN). RNN là một kiểu mạng nơ-ron phù hợp cho việc mô hình hóa và xử lý dữ liệu tuần tự, có thể hiệu quả bắt giữ thông tin thời gian và mối quan hệ ngữ cảnh trong dữ liệu thông qua kết nối tái phát và cập nhật trạng thái ẩn, nó có thể hiệu quả bắt giữ thông tin thời gian và mối quan hệ ngữ cảnh trong dữ liệu tuần tự. CNN có thể hiệu quả trích xuất đặc trưng dữ liệu. Kiến trúc mạng nơ-ron tái phát kết hợp kết hợp ưu điểm của RNN và CNN, có thể bắt giữ tốt hơn thông tin tuần tự và đặc trưng cục bộ, và có thể xử lý tốt hơn nhận dạng ý định cho hợp tác người-robot.
Trong kiến trúc mạng nơ-ron tái phát kết hợp, dữ liệu đầu vào đầu tiên được CNN trích xuất đặc trưng, sau đó RNN mô hình hóa thời gian, và sau đó ánh xạ các đặc trưng lên ý định bằng một lớp kết nối hoàn toàn. Trong quá trình huấn luyện, thuật toán lan truyền ngược được sử dụng để tối ưu hóa các tham số mô hình nhằm cải thiện độ chính xác nhận dạng ý định.
Nhận dạng ý định hợp tác người-robot dựa trên kiến trúc mạng nơ-ron tái phát kết hợp của WiMi chủ yếu bao gồm:
Lớp đầu vào: Lớp đầu vào nhận dữ liệu thô từ tình huống hợp tác người-robot như giọng nói, hình ảnh hoặc văn bản. Các loại dữ liệu khác nhau cần trải qua xử lý tiền xử lý và trích xuất đặc trưng phù hợp để biểu diễn tốt hơn thông tin.
Lớp vòng lặp: Lớp vòng lặp sử dụng RNN để bắt giữ thông tin tuần tự của dữ liệu đầu vào. Các đơn vị RNN thường dùng bao gồm bộ nhớ dài hạn và đơn vị cổng tái phát. Thông qua kết nối tái phát, RNN có thể mô hình hóa dữ liệu tuần tự và truyền thông tin lịch sử cho các lớp tiếp theo.
Lớp tích chập: Lớp tích chập sử dụng CNN để trích xuất đặc trưng cục bộ của dữ liệu đầu vào. Thông qua hoạt động tích chập và lấy mẫu, CNN có thể hiệu quả bắt giữ tương quan không gian và thời gian trong dữ liệu đầu vào. Lớp tích chập thường được sử dụng để xử lý dữ liệu hình ảnh hoặc biểu diễn phổ của tín hiệu giọng nói.
Lớp kết hợp: Lớp kết hợp kết hợp kết quả đầu ra của các lớp tái phát và tích chập để có được các đặc trưng toàn diện và làm giàu hơn, và các đặc trưng kết hợp được chuyển đến lớp tiếp theo.
Lớp đầu ra: Lớp đầu ra được thiết kế theo nhiệm vụ cụ thể, ví dụ nhiệm vụ phân loại có thể sử dụng lớp kết nối hoàn toàn và hàm softmax cho phân loại đa ngành. Kết quả của lớp đầu ra có thể biểu diễn loại hoặc phân phối xác suất của ý định hợp tác người-robot.
Sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron tái phát kết hợp cho nhận dạng ý định hợp tác người-robot có thể nâng cao hiệu quả và chất lượng hợp tác người-robot. Nhận dạng ý định hợp tác người-robot là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng có thể giúp robot hiểu tốt hơn ý định và mục tiêu của con người, do đó cho phép hợp tác người-robot thông minh và hiệu quả hơn. Bằng cách hiểu chính xác ý định của con người, robot có thể phản hồi và hỗ trợ con người tốt hơn trong việc hoàn thành công việc, do đó cải thiện hiệu quả công việc. Ngoài ra, nhận dạng ý định hợp tác người-robot có thể cải thiện trải nghiệm người dùng tương tác người-robot. Nếu robot có thể nhận dạng chính xác ý định của con người và phản hồi tương ứng, người dùng sẽ cảm thấy tự nhiên và thoải mái hơn, do đó tăng cường lòng tin và sự hài lòng của người dùng với robot.
Trong lĩnh vực nhận dạng ý định hợp tác người-robot dựa trên kiến trúc mạng nơ-ron tái phát kết hợp, vẫn còn những hướng nghiên cứu xứng đáng được khám phá thêm. Hiện tại, nhận dạng ý định hợp tác người-robot chủ yếu dựa trên dữ liệu văn bản, nhưng tương tác người-robot thực tế thường liên quan đến thông tin đa phương tiện như giọng nói, hình ảnh, video v.v. WiMi sẽ cố gắng kết hợp thông tin đa phương tiện vào kiến trúc nhận dạng ý định hợp tác người-robot dựa trên mạng nơ-ron tái phát kết hợp. Trong tương lai, WiMi sẽ cố gắng kết hợp thông tin đa phương tiện vào mạng nơ-ron tái phát kết hợp và sử dụng học chuyển đổi để tăng cường nhận dạng ý định hợp tác người-robot, và liên tục mở rộng phạm vi ứng dụng nhận dạng ý định hợp tác người-robot thông qua nghiên cứu và khám phá thêm.
Về Công ty Cổ phần Mây Hologram WiMi
Công ty Cổ phần Mây Hologram WiMi (NASDAQ: WIMI) là nhà cung cấp giải pháp kỹ thuật toàn diện tập trung vào lĩnh vực chuyên nghiệp bao gồm phần mềm HUD tăng cường thực tế trên ô tô dựa trên mạng nơ-ron tái phát, LiDAR xung hologram 3D, thiết bị trường sáng trường hợp mang đầu hologram, bán dẫn hologram, phần mềm mây hologram, hướng dẫn xe hơi hologram và những lĩnh vực khác. Các dịch vụ và công nghệ AR hologram của họ bao gồm ứng dụng AR trên ô tô, công nghệ LiDAR xung 3D hologram, công nghệ bán dẫn tầm nhìn hologram, phát triển phần mềm hologram, công nghệ quảng cáo AR giải trí, công nghệ thanh toán ARSDK, giao tiếp hologram tương tác và các công nghệ AR hologram khác.
Bài viết được cung cấp bởi nhà cung cấp nội dung bên thứ ba. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) không đưa ra bảo đảm hoặc tuyên bố liên quan đến điều đó.
Lĩnh vực: Tin nổi bật, Tin tức hàng ngày
SeaPRwire cung cấp phát hành thông cáo báo chí thời gian thực cho các công ty và tổ chức, tiếp cận hơn 6.500 cửa hàng truyền thông, 86.000 biên tập viên và nhà báo, và 3,5 triệu máy tính để bàn chuyên nghiệp tại 90 quốc gia. SeaPRwire hỗ trợ phân phối thông cáo báo chí bằng tiếng Anh, tiếng Hàn, tiếng Nhật, tiếng Ả Rập, tiếng Trung Giản thể, tiếng Trung Truyền thống, tiếng Việt, tiếng Thái, tiếng Indonesia, tiếng Mã Lai, tiếng Đức, tiếng Nga, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Bồ Đào Nha và các ngôn ngữ khác.
Tuyên bố an toàn Harbor
Bản tin này chứa “tuyên bố tương lai” theo Đạo luật Cải cách Kiện tụng Chứng khoán Tư nhân năm 1995. Những tuyên bố tương lai này có thể xác định bằng cách sử dụng ngôn ngữ như “sẽ”, “dự kiến”, “dự đoán”, “kế hoạch”, “tin tưởng”, “ước tính” và các tuyên bố tương tự. Những tuyên bố không dựa trên sự kiện lịch sử, bao gồm các tuyên bố về niềm tin và kỳ vọng của Công ty, đều là tuyên bố tương lai. Trong bản tin này và các kế hoạch chiến lược và hoạt động của Công ty, các dẫn chiếu từ lãnh đạo công ty cũng chứa tuyên bố tương lai. Công ty cũng có thể đưa