Paddle框架多模态分类教学：文本与图像识别

资源摘要信息:"本资源是一个关于如何使用paddle框架进行多模态分类的人工智能教学内容，特别适合初学者学习。它详细介绍了如何将文本和图像特征进行融合处理，并对数据进行分类识别。分类的结果是3个类别。整个过程涵盖了文本数据的编码，图像输入，数据读取，构建模型，训练并验证等关键步骤。" 知识点一：人工智能与CNN 人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，它致力于开发能够模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。其中，CNN（卷积神经网络）是深度学习中的一种重要算法，主要用于图像识别、分类以及计算机视觉等领域。 知识点二：多模态分类 多模态分类是指利用来自不同模态的数据（如文本、图像、声音等）进行学习和推理的过程。在本资源中，作者展示了如何将文本和图像数据进行融合，以实现更加准确的分类。 知识点三：paddle框架 PaddlePaddle是百度开发的深度学习平台，它提供了一种简洁易用的编程接口，使得开发者可以更容易地进行深度学习模型的开发。在本资源中，作者使用了paddle框架来实现多模态分类。 知识点四：文本数据编码 文本数据编码是将文本数据转换为模型可以处理的数值形式的过程。在本资源中，作者详细介绍了如何对文本数据进行编码，这包括了对文本的预处理、分词、编码等步骤。 知识点五：图像输入 图像输入是将图像数据输入到深度学习模型中的过程。在本资源中，作者详细介绍了如何处理图像输入，这包括了图像的预处理、归一化等步骤。 知识点六：数据读取 数据读取是深度学习中的一个关键步骤，它涉及到如何从数据集中读取数据，并将其输入到模型中进行训练和验证。在本资源中，作者详细介绍了如何进行数据读取。 知识点七：构建模型 构建模型是深度学习中的核心步骤，它涉及到如何设计深度学习模型的结构。在本资源中，作者详细介绍了如何构建用于多模态分类的模型。 知识点八：训练并验证 训练并验证是深度学习中的最后一步，它涉及到如何对模型进行训练，并对其性能进行验证。在本资源中，作者详细介绍了如何进行模型的训练和验证。 知识点九：简单易上手 本资源的一个重要特点就是简单易上手，作者通过详细地介绍每个步骤，使得初学者也能够轻松理解并掌握使用paddle框架进行多模态分类的方法。