机构名称：
¥ 7.0
使用多种模式的多模式深度学习系统，例如文本，图像，音频，视频等，表现出比单个模式（即单峰）系统更好的性能。多模式机器学习涉及多个方面：表示，翻译，对齐，融合和共同学习。在多模式机器学习的当前状态下，假设是在训练和测试时间内都存在所有模式，对齐和无声。然而，在实际的任务中，通常可以观察到缺少一种或多种方式，嘈杂，缺乏带注释的数据，具有不可靠的标签，并且在培训或测试中稀少，并且两者兼而有之。这一挑战是通过称为多模式共学习的学习范式来解决的。（资源贫乏）模式的建模是通过利用知识传递（包括其表示形式和预测模型）之间知识转移来帮助（资源丰富）模态来帮助的。
多模式共学习：挑战，与...
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