《2024年 多模态深度学习综述》范文.docx

《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。

二、多模态深度学习基本原理

多模态深度学习是一种跨模态的信息处理方法，它能够融合不同模态的数据信息，如文本、图像、音频等。其基本原理是通过构建深度神经网络模型，将不同模态的数据进行联合建模与特征提取。在这个过程中，模型会学习到不同模态数据之间的关联性，从而实现对信息的全面理解和处理。