多模态深度学习简介前言多模态数据的好处多模态学习的工作原理结论
文章目录前言多模态数据的好处多模态学习的工作原理模式的表示模态转换特征提取融合与共同学习结论前言我们对世界的体验是多模态的——我们看到物体，听到声音，感受质地，闻到气味和味道，然后做出决定。多模态学习表明，当我们的多种感官——视觉、听觉、触觉——都参与信息处理时，我们会理解并记住更多。通过组合这些模式，学习者可以组合来自不同来源的信息。在深度学习方面，仅根据信息来源（图像、文本、音频、视频）训练模型的方法很常见。但是还有一种方法可以构建同时包含两种数据类型（例如文本和图像）的模型。使用多模态数据
