多模态深度学习：问题与解决策略

"多模态深度学习综述（18页pdf）" 本文是一篇关于多模态深度学习的研究综述，由刘建伟、丁熙浩和罗雄麟撰写，发表于《计算机应用研究》第37卷第6期。文章主要探讨了在多模态深度学习领域中的共性问题及其解决方案，该领域结合了多种信息表示方式，如文字、语言、声音和图像等。多模态深度学习是通过构建能够处理多种模态信息的神经网络模型来实现不同模态间的交互和转换。 文章首先介绍了模态的概念，强调了多模态学习的重要性，特别是在深度学习的推动下，多模态深度学习展现出巨大的发展潜力。作者在发展初期对现有的多模态深度学习进行了总结，分析了在不同模态组合和学习任务下的共同挑战。 研究内容涵盖了涉及自然语言、视觉和听觉的多模态学习任务，包括语言翻译、事件检测、信息描述、情感识别、声音识别与合成以及多媒体检索等。在这些问题中，作者将多模态深度学习实现中的共性问题分为四大类：模态表示、模态传译、模态融合和模态对齐。对每一类问题进行了深入的子分类讨论，并列举了相应的神经网络模型以解决这些问题。 模态表示关注如何有效地将不同模态数据转化为可学习的表示；模态传译涉及如何在不同模态之间进行信息转换；模态融合则研究如何整合来自不同模态的信息以提升学习性能；模态对齐则是确保不同模态数据在同一时间轴上的同步和匹配。 此外，文中还提到了多模态深度学习研究中常用的数据集和评价标准，这些对于实验验证和比较模型性能至关重要。最后，作者对多模态深度学习的未来发展趋势进行了展望，包括可能的技术突破和应用领域。 关键词：多模态，深度学习，神经网络，模态表示，模态传译，模态融合，模态对齐 这篇综述提供了多模态深度学习领域的全面视角，对研究人员和实践者了解和解决该领域问题具有重要参考价值。