Слушайте и четете неограничено

Открийте безкрайна вселена от истории

  • Над 500,000 заглавия на 6 езика
  • Детски режим - безопасна зона за деца
  • Нови книги всяка седмица и ексклузивни заглавия
  • Офлайн режим
Пробвайте Storytel
BG - Details page - Device banner - 894x1036
Cover for Bootstrapping Language-Image Pretraining: The Complete Guide for Developers and Engineers

Bootstrapping Language-Image Pretraining: The Complete Guide for Developers and Engineers

Езици
Английски
Формат
Категория

Документални

"Bootstrapping Language-Image Pretraining"

"Bootstrapping Language-Image Pretraining" is a comprehensive guide to the cutting-edge field of multimodal AI, offering an in-depth exploration of how models learn from both language and visual data. The book begins with a strong conceptual foundation, delving into the key principles that distinguish multimodal pretraining from traditional, unimodal approaches. It offers a rigorous examination of joint representation learning, architectural paradigms—such as alignment versus fusion—and the critical bottlenecks that underpin robust vision-language models. Readers are introduced to influential early models, benchmark datasets, and the practical challenges involved in handling rich, heterogeneous data.

In subsequent chapters, the book surveys the architectural building blocks powering today’s most advanced systems, from vision and text encoders to sophisticated cross-modal attention mechanisms and scalable fusion strategies. Detailed attention is given to the principles and practices of self-supervised learning and bootstrapping, including innovative data augmentation techniques, curriculum learning, and mechanism for leveraging weak supervision at scale. Methods for contrastive and generative pretraining are thoroughly analyzed, along with the multi-objective loss functions and large-scale distributed optimization that enable modern models to learn rich and transferable representations from massive, noisy datasets.

Recognizing the real-world impact of such technologies, the volume dedicates essential chapters to the responsible deployment of multimodal AI. It presents practical strategies to mitigate bias, bolster model robustness, and promote transparency and fairness across modalities. The book closes with an authoritative survey of evaluation protocols and emerging research frontiers, including instruction tuning, multilingual pretraining, and privacy-preserving approaches. "Bootstrapping Language-Image Pretraining" serves as an essential resource for researchers and practitioners seeking both a foundational understanding and a forward-looking roadmap in the pursuit of next-generation vision-language intelligence.

© 2025 HiTeX Press (Е-книга): 6610000964604

Дата на излизане

Е-книга: 11 юли 2025 г.

Тагове

    Избери своя абонамент:

    • Над 500,000 заглавия на 6 езика

    • Нови книги всяка седмица и ексклузивни заглавия

    • Детски режим - безопасна зона за деца

    • Офлайн режим

    Най-популярен

    Unlimited

    Най-добрият избор. Открийте хиляди незабравими истории.

    8.69 € | 16.99 лв. /30 дни

    60% отстъпка
    • Избирайте от хиляди заглавия

    • Слушайте и четете неограничено

    • Прекратете по всяко време

    Пробвайте сега

    Unlimited Годишен

    33% отстъпка от месечния абонамент. Избирайте от хиляди заглавия.

    69.53 € | 135.99 лв. /година

    12 месеца на цената на 8
    • Избирайте от хиляди заглавия

    • Слушайте и четете неограничено

    • Прекратете по всяко време

    Пробвайте 7 дни безплатно

    Family 2 профила

    Споделете историите със семейството или приятелите си.

    12.78 € | 24.99 лв. /30 дни

    • Потопете се заедно в света на историите

    • Слушайте и четете неограничено

    • Прекратете по всяко време

    Пробвайте 7 дни безплатно

    Family 3 профила

    Споделете историите със семейството или приятелите си.

    14.99 € | 29.32 лв. /30 дни

    • Потопете се заедно в света на историите

    • Слушайте и четете неограничено

    • Прекратете по всяко време

    Пробвайте 7 дни безплатно