Multimodale Tiefenlernen

Multimodales Deep Learning ist eine Methode, die Informationen aus mehreren Modalitäten wie Text, Bildern, Audio und Video integriert, um die Genauigkeit und den Umfang der Vorhersagen durch die Synthese verschiedener Datentypen zu verbessern. Die Kernherausforderung besteht darin, Informationen aus verschiedenen Modalitäten effektiv zu fusionieren, und gängige Techniken beinhalten Feature-Fusion und Aufmerksamkeitsmechanismen. Multimodales Deep Learning wird in Bereichen wie Bildunterschriftgenerierung, Spracherkennung und autonome Fahrt weit verbreitet angewendet, wo es die Robustheit und Leistungsfähigkeit von Modellen erhöhen kann und diese besser auf komplexe Informationen in realen Szenarien vorbereitet.