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6多模态智能论文调研报告.pptx
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多模态
深度学习
论文调研
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更新于2023-05-28
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——
论文调研报告
《多模态智能论文综述
：表示学
习，信息融合与应用》
姓
名
：
x
x
x
S
U
B
T
I
T
L
E
H
E
R
E
L
O
G
O
H
E
R
E
CONTEN
TS
01.
选题背景及意义
02.
多模态表示
03.
多模态信号融合
04.
多模态应用
05.
论文总结
选题背景及意义
选题背景
贡献创新
文章脉络
选题背景
www
.islid
e.cc
4
背景
•
自
2010
年以来，
深度学习已经使
语音识别、图像识
别和自然语
言处理发生了
革命性的变化，每
种方法在输入信
号中都只涉及
一
种模态。然而
，人工智能的许多
应用涉及到多种
模态。因此，
研
究跨多种模态
的建模和学习的更
困难和更复杂的
问题具有广泛
的
意义。而随着
计算机视觉
(CV)
、语音和语
言处理方面
取得了进
步，作者开始
着眼于研究多模态
的建模和学习方
法用于解决涉
及
到不止一种模
态的人工智能问题
。
创新
*
这篇综述从三个新角度对多模式深度学习的最新
工作进行了全面分析：学习多模式表示形式，不同级别
的多模式信号融合以及多模式应用。
*
根据融合中使用的实际操作对融合分类
…
贡献创新
为多模式应用程
序尤其是那些将
视觉与自
然语言集成在一
起的应用程序就
当前的发
展状况提供一
个观点。
审查涵盖任务定
义、数据集规范
、常用方
法的开发以及问
题和趋势，因此
可以为我
们的社区促进在
这个新兴的多模
式信息领
域的未来研究
。
…
贡献创新
对深度学习领域大
量权威文章进行
系统的
综合介绍引用，便
于读者对于深度
学习进
一步学习把握
在应用部分，给出
了包括图像标题
生成、
文本到图像的合成
和可视化三个广
泛关注
的领域问题的
回答，讨论了一
套用于
VQA
的可视化推理方法
贡献创新
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