Мультимодальное обучение (англ. Multimodal Learning) — подход в машинном обучении, который использует данные из различных источников или модальностей, таких как текст, изображение, аудио и видео. Цель мультимодального обучения состоит в том, чтобы объединить информацию из различных источников для улучшения понимания и выполнения задач, что ведёт к более эффективным и точным моделям.[1]
Фьюжн данных
правитьПроцесс объединения данных из различных модальностей для формирования единого представления называется фьюжн данных. Существует несколько подходов к фьюжн данных:
Архитектуры мультимодальных моделей
правитьДля реализации мультимодального обучения используются различные архитектуры нейронных сетей и алгоритмы:
- Конкатенация признаков — объединение признаков из разных модальностей в единый вектор.
- Аттеншн-механизмы — использование внимания для взвешивания информации из разных модальностей.
- Генеративные модели — такие как VAE и GAN, которые могут генерировать данные на основе мультимодальных входных данных.[2]
Применение
правитьОбработка естественного языка и компьютерное зрение
правитьМультимодальные модели широко применяются в задачах, где необходимо объединение текстовой и визуальной информации, например:
- Визуальный вопрос-ответ (Visual Question Answering, VQA) — модели, способные отвечать на вопросы о содержимом изображений.
- Имидж-кэпшнинг (Image Captioning) — генерация текстового описания на основе изображения.[2]
См. также
правитьПримечания
править- ↑ 1 2 Краткий обзор методик обучения визуально-языковых (мультимодальных) моделей . Хабр (11 января 2024). Дата обращения: 24 мая 2024.
- ↑ 1 2 Мультимодальное обучение: Определение и многое другое . uteach.io. Дата обращения: 24 мая 2024.