Apprentissage profond multimodal

L'apprentissage profond multimodal est une méthode qui intègre des informations provenant de plusieurs modalités, telles que le texte, les images, l'audio et la vidéo, dans le but d'améliorer la précision et la pertinence des prédictions en synthétisant divers types de données. Le défi principal réside dans la fusion efficace des informations provenant de différentes modalités, et les techniques courantes incluent la fusion de caractéristiques et les mécanismes d'attention. L'apprentissage profond multimodal est largement utilisé dans des domaines tels que la légendage d'images, la reconnaissance vocale et la conduite autonome, où il peut améliorer la robustesse et les performances des modèles, les rendant mieux capables de traiter des informations complexes dans des scénarios réels.