多模态自监督学习（Multimodal Self-Supervised Learning, MSRL）

多模态自监督学习（Multimodal Self-Supervised Learning, MSRL）

多模态自监督学习是一种重要的机器学习方法，旨在从多种模态的数据中学习有效的表示，而无需依赖大量标注数据。自监督学习通过从数据本身生成标签来进行学习，因此具有很高的潜力，尤其适用于多模态数据（如图像、文本、语音、传感器数据等）中的表示学习。

1. 研究现状

多模态自监督学习结合了两个重要领域的技术：自监督学习和多模态学习。以下是其研究现状的几个方面：

1.1 自监督学习的快速发展

自监督学习的目的是通过构造辅助任务，使模型在没有标注数据的情况下学习有效的特征表示。近年来，自监督学习在单一模态任务（如图像、文本、语音）中取得了显著进展。通过设计合适的预任务，模型可以从未标注数据中提取有意义的特征，这些特征可以在下游任务（如分类、检测、生成等）中取得优异的性能。

• 图像自监督学习： 方法如 SimCLR、MoCo、BYOL 等通过最大化不同增强视图之间的相似性来学习图像表示。
• 文本自监督学习： BERT、RoBERTa 和 GPT 等基于Transformer的模型通过预测缺失的单词或下一个词来进行自监督学习。
• 音频自监督学习： Wav2Vec 和 Contrastive Predictive Coding (CPC