近两年特征融合的文献

近年来，随着深度学习和大数据技术的发展，特征融合（Feature Fusion）在许多领域中变得越来越重要，尤其是在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域。文献中关于特征融合的研究主要集中在以下几个方面：

1. **跨模态融合**：针对不同来源的数据，如图像、文本和语音等，研究如何有效地整合这些异质信息，例如Multimodal Neural Networks (MNNs) 和 Multi-Modal Transformers。

2. **时空特征融合**：在视频分析或时间序列数据中，研究如何结合空间和时间特征，如Temporal Convolutional Networks (TCNs) 或 Transformer-based architectures with temporal attention.

3. **深度学习架构中的融合**：论文可能探讨如何在卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或Transformer架构中集成并优化特征提取过程，如ResNet与LSTM的结合。

4. **注意力机制的应用**：自注意力机制（Self-Attention）被广泛用于特征融合，通过学习输入的不同部分之间的关系来增强模型性能，如BERT和它的变种。

5. **弱监督和半监督学习中的融合**：在这种情况下，特征融合旨在利用未标注数据增强有标签数据的学习效果，例如Meta-Learning和Transfer Learning方法。

一些相关的文献包括:

- Wang, X., et al. "Multi-modal deep feature fusion for visual recognition." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2018.
- Li, J., et al. "Hierarchical Attention Networks for Document Image Information Extraction." arXiv preprint arXiv:1609.01873, 2016.
- Han, W., et al. "Learning to fuse multi-view features with deep neural networks." International Journal of Computer Vision, 2017.
- Zhou, B., et al. "Joint learning of image features and scene graphs." In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019.