多模态融合中的表征学习.pptx

多模态融合中的表征学习

多模态表征的定义与动机

文本、图像和音频数据的表征方法

异构数据间的对齐技术

联合表征模型的架构

预训练技术在多模态表征中的应用

下游任务中的多模态表征性能

多模态表征的评估方法

未来的研究方向和挑战ContentsPage目录页

文本、图像和音频数据的表征方法多模态融合中的表征学习

文本、图像和音频数据的表征方法视觉表征：*1.卷积神经网络（CNN）广泛用于提取图像特征，利用卷积和池化操作学习图像中的局部模式和层次结构。2.自注意力机制通过加权计算图像内元素之间的关系，捕捉图像中长距离依赖性，增强表征能力。3.视觉Transformer通过将图像分块并使用注意力机制对块进行自交互，提供了一种基于Transformer的图像表征学习方案。【文本表征】：*1.词嵌入将单词映射到向量空间，捕获单词之间的语义相似性和关系。2.语言模型，如Transformer，通过预测文本序列中的下一个单词来学习文本的上下文表征。3.上下文编码器-解码器模型，如BERT和GPT，通过编码文本序列并解码上下文信息，提供双向的文本表征。【音频表征】：

文本、图像和音频数据的表征方法*1.梅尔频率倒谱系数（MFCC）是一种经典的方法，将音频信号转换为频率域下的表征，突出人耳对声音的感知特性。2.卷积神经网络（CNN）也可应用于音频表征，利用时频卷积提取音频信号中的时序和频谱信息。

异构数据间的对齐技术多模态融合中的表征学习

异构数据间的对齐技术1.利用分布比对（如最大似然估计）或对抗性学习，在无监督环境下对齐异构数据。2.采用潜在变量模型，假设存在潜在的共享表示将异构数据联系起来。3.通过信息理论度量或聚类分析，寻找跨模态相似的特征。监督对齐1.利用标签或其他监督信息，直接对齐异构数据的表示。2.通过线性回归、核方法或深度学习模型，建立明确的映射关系。3.采用迁移学习或联合训练，将知识从带标签数据转移到无标签数据。无监督对齐

异构数据间的对齐技术1.利用表征学习中常见的对比学习或重建任务，在没有明确标签的情况下对齐异构数据。2.通过构造正负样本对或迫使模型重建原始数据，学习模态之间的相似性。3.采用基于相关性、互信息或距离度量的度量标准，评估对齐效果。生成模型对齐1.利用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE），学习异构数据的分布。2.通过最小化生成数据与原始数据之间的差异，实现模态间对齐。3.采用条件GAN或循环神经网络（RNN），生成特定于模态的表示。自监督对齐

异构数据间的对齐技术多视图学习对齐1.将异构数据视为同一对象的多个视图，采用多视图学习方法对齐表示。2.通过一致性约束或协同正则化，确保不同视图的表示间的一致性。3.利用子空间学习或流形对齐，将异构数据映射到一个共同的表示空间。图结构对齐1.当异构数据以图形式表示时，利用图对齐技术进行对齐。2.通过节点属性对齐、边权重匹配或结构相似性比较，建立图之间的对应关系。

联合表征模型的架构多模态融合中的表征学习

联合表征模型的架构基于空间的联合表征1.空间特征融合：将来自不同模态的表征映射到统一的语义空间，通过空间关系对齐进行联合表征。2.相似性度量：利用距离度量或余弦相似性等准则评估不同模态表征之间的相似性，指导表征融合。3.关注区域对齐：识别并对齐跨模态输入中的相关区域，提高联合表征的语义一致性。基于注意力的联合表征1.注意力机制：利用神经网络中的注意力机制对不同模态的表征进行加权融合，突出重要信息并抑制冗余。2.模态交互注意力：通过多头注意力或自注意力模块，探索跨模态表征之间的依赖关系和互补性。3.跨模态注意力映射：将来自不同模态的注意力图进行映射，以发现模态之间的对应关系并增强联合表征。

联合表征模型的架构基于图的联合表征1.图结构建模：将跨模态信息表示为图结构，节点代表表征，边表示关系或相似性。2.图融合算法：通过传播传播、协同训练或图神经网络等算法，在图结构上进行模态融合，捕获复杂关系。3.图嵌入学习：将图结构转换成低维嵌入，以获取跨模态联合表征，适合后续任务使用。基于记忆的联合表征1.记忆存储：建立记忆网络或外部存储库，存储跨模态特征和关联。2.动态更新：根据新输入不断更新和完善记忆表征，使联合表征具有时序适应性。3.回忆和推理：利用记忆机制回忆相关表征，进行跨模态推理和知识关联。

联合表征模型的架构基于生成器的联合表征1.生成式建模：使用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等生成器来创建联合表征，模拟跨模态数据的联合分布。2.数据增强：通过生成器生成合成数据，增强训练数据集并提高联合表征的鲁棒性。3.表征空