研究生多模态入门书籍建议
时间: 2024-09-14 11:01:40 浏览: 13
对于研究生想要入门多模态学习(Multimodal Learning),这里有一些建议的书籍:
1. "Foundations of Multimodal Machine Learning" by Jürgen Schmidhuber & Nando de Freitas - 这本书适合初学者,介绍了多模态的基本理论、模型架构和技术,并讨论了跨模态数据的学习。
2. "Learning with Multiple Modalities" by Aravind Srinivasan - 针对实际应用,这本书深入讲解了多模态数据融合和深度学习在多模态任务中的应用实例。
3. "Multimodal Machine Learning: A Practical Guide" by Aman Sinha & Ravi Ramamoorthy - 提供了一套实用的方法和工具,包括文本、图像、语音等模态的数据处理和集成技术。
4. "Deep Learning for Multi-Modal Data Analysis" edited by Xiaodong He et al. - 这本合集包含了一系列深度学习在多模态领域的研究论文,可以帮助读者了解最新的研究进展。
5. "Distributed Representations of Knowledge and Concepts" by Geoffrey E. Hinton & Ruslan Salakhutdinov - 虽非专门针对多模态,但其中的深度学习思想对理解多模态有重要影响。
记得阅读时结合实践项目,通过实际操作加深理解和熟练度。如果你正在寻找特定领域如视觉和语言的多模态入门,可以关注专著如《Computer Vision and Multimodal Learning》或《Joint Learning of Text and Image Features》。