多模态深度学习综述
Survey of multimodal deep learning
中国石油大学(北京)自动化系, 北京 102249
摘要
在多模态深度学习发展前期总结当前多模态深度学习，发现在不同多模态组合和学习目标下，多模态深度学习实现过程中的共有问题，并对共有问题进行分类，叙述解决各类问题的方法。具体来说，从涉及自然语言、视觉、听觉的多模态学习中考虑了语言翻译、事件探测、信息描述、情绪识别、声音识别和合成以及多媒体检索等方面研究，将多模态深度学习实现过程中的共有问题分为模态表示、模态传译、模态融合和模态对齐四类，并对各类问题进行子分类和论述，同时列举了为解决各类问题产生的神经网络模型。最后论述了实际多模态系统、多模态深度学习研究中常用的数据集和评判标准，并展望了多模态深度学习的发展趋势。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.12.0857
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第6期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 1601-1614
文章编号: 1001-3695(2020)06-001-1601-14
发布历史
[2020-06-05] 印刷出版
引用本文
刘建伟, 丁熙浩, 罗雄麟. 多模态深度学习综述 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (6): 1601-1614. (Liu Jianwei, Ding Xihao, Luo Xionglin. Survey of multimodal deep learning [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (6): 1601-1614. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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