关于多模态机器学习综述论文
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关于多模态机器学习综述论文
摘要：”当研究问题或数据集包括多个这样的模态时，其特征在于多模态。
【导读】人工智能领域最顶级国际期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(IEEE TPAMI,影响因子为9.455)，2019年1月最新一期发表了关于多模态机器学习综述论文。我们周围的世界涉及多种形式- 我们看到物体，听到声音，感觉质地，闻到异味等等。一般而言，模态指的是事物发生或经历的方式。大多数人将形态与感觉方式联系起来，这些感觉方式代表了我们主要的交流和感觉渠道，例如视觉或触觉。
因此，当研究问题或数据集包括多个这样的模态时，其特征在于多模态。本文主要关注但不仅仅关注三种形式：自然语言既可以是书面的，也可以是口头的; 视觉信号，通常用图像或视频表示; 和声音信号，编码声音和口头信息，如韵律和声音表达。
我们对世界的体验是多模式的- 我们看到物体，听到声音，感觉质地，