多模态学习

多模态学习（Multi-Modal Learning）是一种机器学习方法，旨在通过整合多种类型的数据（如文本、图像、音频等）来提升模型的表示能力和泛化性能。其核心目标是实现跨模态的信息融合与交互，从而更全面地理解和处理复杂的真实世界任务。多模态学习在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域具有广泛的应用价值，能够显著提高系统的准确性和鲁棒性。