Multimodal Deep Learning

多模态深度学习是一种结合来自文本、图像、音频和视频等多种模态信息的深度学习方法，旨在通过综合多种类型的数据提高预测的准确性和全面性。其核心挑战在于如何有效融合各模态的信息，常用技术包括特征融合和注意力机制。多模态深度学习广泛应用于图像标注、语音识别和自动驾驶等领域，能够增强模型的鲁棒性和性能，更好地应对现实场景中的复杂信息。