本文详细介绍了多模态深度学习的概念，包括它的定义、工作原理、面临的挑战以及广泛应用，如图像字幕、图像检索、文本到图像生成、视觉问答和情绪识别。多模态学习旨在通过融合不同模态的信息来增强AI的理解力，但表示学习、融合、协调、翻译和共同学习等挑战仍然需要解决。此外，文章列举了多个多模态数据集，以促进该领域的研究和发展。
一、概述
人类使用五种感官来体验和解释周围的世界。我们的五种感官从五种不同的来源和五种不同的方式捕获信息。模态是指某事发生、经历或捕捉的方式。
人工智能正在寻求模仿人类大脑，终究是跳不出这具躯壳的限制。
人脑由可以同时处理多种模式的神经网络组成。想象一下进行对话——您的大脑神经网络处理多模式输入（音频、视觉、文本、气味）。经过深层潜意识模态融合后，您可以推理对话者所说的话、他们的情绪状态以及您/他们的周围环境。这样可以更全面地看待情况并更深入地理解情况。
为了让人工智能能够与人类智能相匹配，它必须学会解释、推理和融合多模态信息。深度学习研究的最新和最
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
