多模态学习与深度学习

多模态学习是指结合多种数据源（如图像、文本、音频等）进行学习和推理的技术。深度学习则是近年来人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络结构，实现了对复杂数据的自动学习和特征提取。

主要内容

• 多模态数据的融合方法：包括特征级融合、决策级融合和模型级融合。
• 深度学习在多模态学习中的应用：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
• 多模态学习在实际场景中的应用：如人脸识别、图像字幕生成、视频分类等。

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多模态学习应用示例：

扩展阅读

• 深度学习入门教程
• 多模态学习综述