通过多模态深度学习，结合不同的模态或信息类型来提高效果，从直观上看是一项很有吸引力的任务，但在实践中，如何结合不同的噪声水平和模态之间的冲突是一个挑战。此外，模型对预测结果有不同的定量影响。在实践中最常见的方法是将不同输入的高级嵌入连接起来，然后应用softmax。这种方法的问题是，它将给予所有子网络...
因此,本文对多模态数据融合的深度学习进行了综述,旨在为读者(无论其原始社区如何)提供多模态深度学习融合方法的基本原理,并激发深度学习的新型多模态数据融合技术。 通过多模态深度学习,结合不同的模态或信息类型来提高效果,从直观上看是一项很有吸引力的任务,但...
多模态深度学习在不同的多模态组合和学习目标下,主要包含四项关键技术—模态表示、模态传译、模态对齐和模态融合。 三、单模态表示 模态表示是多模态深度学习的基础,分为单模态表示和多模态表示。单模态表示指对单个模态信息进行线性或非线性映射,产生单个模态信息的高阶语义特征表示。多模态表示基于单模态表示,并对单...
《2024年多模态深度学习综述》范文 一、引言 随着信息技术的飞速发展，数据呈现出多元化、异构化的特点，这为人工智能的深度学习带来了新的挑战与机遇。多模态深度学习正是在这一背景下兴起的新型技术，其能处理多种不同类型的数据（如文本、图像、音频、视频等），并且结合不同模态间的信息交互来提高处理和分析的...
多模态深度学习是指将来自不同感知模态的信息(如图像、文本、语音等)融合到一个深度学习模型中,以实现更丰富的信息表达和更准确的预测。在多模态深度学习中,模型之间的融合通常有以下三种方法: 模态联合学习(Multimodal Joint Learning):模态联合学习是一种联合训练的方法,将来自不同模态的数据输入到一个模型中,模型...
多模态深度学习主要包含三个方面:多模态学习表征,多模态信号融合以及多模态应用,而本文主要关注计算机视觉和自然语言处理的相关融合方法,包括网络结构设计和模态融合方法(对于特定任务而言)。本文讲述了三种融合文本和图像的方法:基于简单操作的,基于注意力的,基于张量的方法。
多模态深度学习主要包含三个方面:多模态学习表征,多模态信号融合以及多模态应用,而本文主要关注计算机视觉和自然语言处理的相关融合方法,包括网络结构设计和模态融合方法(对于特定任务而言)。 本文讲述了三种融合文本和图像的方法:基于简单操作的,基于注意力的...
《多模态深度学习综述》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展,多模态深度学习已成为当前研究的热点领域。多模态深度学习旨在融合不同模态的数据信息,通过深度学习技术进行联合建模与特征提取,从而实现更高效、准确的信息处理。本文旨在全面综述多模态深度学习的基本原理、方法、应用及发展趋势,为相关领域的研究者提供参考...
多模态深度学习主要包含三个方面:多模态学习表征,多模态信号融合以及多模态应用,而本文主要关注计算机视觉和自然语言处理的相关融合方法,包括网络结构设计和模态融合方法(对于特定任务而言)。本文讲述了三种融合文本和图像的方法:基于简单操作的,基于注意力的,基于张量的方法。