多模态原型融合模块(MPFM)

多模态原型融合模块（Multi-modal Prototype Fusion Module, MPFM）是一种在多模态学习中用于整合不同感知输入信息的深度学习组件。在人工智能领域，特别是计算机视觉和自然语言处理结合的研究中，多模态技术旨在利用图像、文本、语音等多种形式的数据协同工作，以增强模型的理解能力和泛化性能。

MPFM通常包括以下几个核心步骤：

1. 数据编码：将每种模式（如图像的特征向量和文本的词嵌入）进行独立编码，提取各自的关键信息。

2. 特征融合：设计一种策略，比如加权平均或注意力机制，将来自不同模态的特征进行融合，使模型能够理解和对比这些模态之间的关联。

3. 共享表示学习：通过联合训练，让模型学会在一个共享的高维空间中表示所有模态的信息，这样可以在跨模态任务中找到共同的上下文。

4. 解决下游任务：融合后的表示被用于执行特定的任务，例如问答系统中的答案生成，或者视频理解中的行为识别等。