Mehrfachmodalitätslernen

Multi-modales Lernen ist ein Ansatz im maschinellen Lernen, der darauf abzielt, die Darstellung und Generalisierungsfähigkeiten des Modells durch die Integration verschiedener Datentypen (wie Text, Bilder und Audio) zu verbessern. Sein Kernziel ist die Kreuzmodalinformationssynthese und -interaktion, um so ein umfassenderes Verständnis und eine bessere Bearbeitung komplexer realweltlicher Aufgaben zu ermöglichen. Multi-modales Lernen hat einen breiten Anwendungswert in Bereichen wie der natürlichen Sprachverarbeitung, Computer Vision und Spracherkennung und kann die Genauigkeit und Robustheit von Systemen erheblich steigern.