多模态数据融合

园林音箱1.多模态数据含义：

狭义：多媒体数据，如⽂本，⾳频，视频

⼴义：对原始数据集采⽤不同的特征提取⽅法得到的不同特征组合

2.数据融合：

整合从多模态数据中得到的补充信息，以提升模型分类性能，被视为多模态机器学习⽅⾯的五⼤核⼼技术挑战之⼀fusion,流水工艺品

音调控制电路

representation,

translation,

alignment,

co-learning

3.数据融合：分类⼀

1. 模内融合

led驱动电路多核学习，两个⼦模型：

MLP（multilayer perceptron）多层感知器、attention注意⼒机制。

2. 模间融合

三种融合策略

策略含义

早期融合特征层⾯

缝隙式排水沟

晚期融合决策层⾯

基于模型的融合模型优化过程中

硅胶气囊4.数据融合：分类⼆

1. 传统融合：在⼀个低纬度的原始空间进⾏融合，融合得到的特征表征能⼒弱。⼤多注重模间融合，忽视模内融合。

缺点：忽视了特征间的关联信息、忽视了⾼阶信息的使⽤

2. 深度学习融合：在⼀个⾼纬度的特征空间进⾏融合，考虑了特征之间的关联，但是过程是隐含的（⿊盒⼦（滤波器）），融合空间缺

乏可解释性

缺点：缺乏可解释性以及数据集匮乏

3. AF：⼀般性融合框架，将关联信息以及⾼阶信息同时编码到⼀个新的特征空间，具有可解释性。现有的数据融合⽅法可以嵌⼊使⽤.

⾸先每个特征进⾏幂运算后，被级联起来，然后，将这些级联的特征融合，通过⼀个能够揭⽰任意两个特征之间的关联的关系融合矩阵。

本文发布于:2024-09-26 04:28:32，感谢您对本站的认可！

标签：融合特征数据模态信息模型

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