深度学习+多模态数据融合，顶刊超神了！

还在搞传统的多模态数据融合？不如考虑结合深度学习。优势在于能融合不同模态的特征信息，实现模型理解、预测和决策能力的大幅提升，可以帮助我们开发出拥有更高性能的智能算法和模型，不仅在技术上提供了新思路，也拓宽了应用场景。

近期的不少一区顶刊上陆续发表了相关研究，热度可见。不过深度学习+多模态数据融合仍然处于快速发展期，数据异构性、模态缺失等问题尚未解决，还是有创新空间的，尤其在解决实际挑战或提出新型融合架构方面。

在未来更复杂场景下，显然这类多模态融合技术将成为核心支撑，且技术迭代必然很快，如果大家感兴趣就得抓紧了，找idea可以直接看我整理的12篇深度学习+多模态数据融合新论文（有代码），速度上车。

全部论文+开源代码需要的同学看文末

DF-DM: A foundational process model for multimodal data fusion in the articial intelligence era

方法：论文提出了一种名为“DF-DM”的多模态数据融合过程模型，结合了深度学习中的嵌入技术和跨行业数据挖掘标准流程。该方法通过引入“解耦密集融合”技术，优化模态间的互信息，减少冗余信息，同时保留模态特异性特征，从而在降低计算成本和复杂性的同时提高模型的效率和可靠性。

创新点：

• 提出“解耦密集融合”方法，通过优化互信息来促进不同数据模态间特征的密集交互。

• 利用嵌入和基础模型进行高维数据的降维，极大减少了计算需求，使多模态数据的高效整合成为可能。

• 引入专门的“偏差评估”层，通过多种策略系统性地识别和减轻数据融合过程中的偏差。

Deep learning for cross-domain data fusion in urban computing: Taxonomy, advances, and outlook

方法：论文通过深度学习技术，系统性地总结了城市计算中多模态数据融合的最新进展，提出了基于特征、对齐、对比和生成的四大融合方法，并将城市应用分为七类，强调了大语言模型在其中的潜力，为城市计算提供了新的研究视角。

创新点：

• 提出了一种基于注意力机制的模型，结合卫星图像和兴趣点（POI）数据，用于估算经济指标。

• 首次将多视角城市图像（包括卫星图像和街景图像）与城市结构信息结合进行研究。

• 提出了多视图区域嵌入框架、地理与语义时空网络（GSNet）模型。

A Novel Approach to Incomplete Multimodal Learning for Remote Sensing Data Fusion

方法：论文提出了一种基于深度学习的多模态数据融合方法，用于处理遥感数据中的不完整模态输入。通过引入融合令牌和模态注意力机制，结合掩码自注意力和对比学习，该方法能够在训练和推理阶段处理任意模态组合，显著提升了模型在多模态数据融合任务中的鲁棒性和性能。

创新点：

• 提出了一种随机模态组合的训练策略，以解决模态不完整输入的问题。

• 该研究在大规模遥感多模态数据集上采用自监督方式进行预训练，与传统的多模态Transformer相比，取得了更优秀的性能。

• 引入了一种结合模态注意力和掩码自注意力的网络架构，通过额外的学习融合token整合现有模态信息，并适应输入模态的缺失。

Multimodal Data Hybrid Fusion and Natural Language Processing for Clinical Prediction Models

方法：论文提出了一种基于深度学习的多模态数据融合方法，用于临床预测模型。通过结合临床文本、结构化电子健康记录和伤害监测数据，设计了一种混合融合框架，利用预训练语言模型（如RoBERTa）将文本信息与结构化数据整合，从而更全面地表示患者信息。

创新点：

• 提出了一种创新性的多模态数据融合框架，将非结构化和结构化的临床数据进行整合。

• 引入了一种新颖的混合融合方法，利用最先进的预训练语言模型（如RoBERTa）将非结构化临床文本与结构化EHR数据及其他多模态资源相结合。

• 通过多模态数据融合和NLP技术的整合，研究在伤害预测任务中取得了显著的准确率提升。

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