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人机协同学习力的跨模态交互路径优化
说明
在多模态学习中，特征融合是提高学习效率的关键。不同的模态信息具有不同的特征维度，如何有效地将这些特征进行融合，以便更好地为决策提供依据，是研究的重点。特征融合方法主要包括早期融合、晚期融合和混合融合三种方式。早期融合指在特征提取阶段就将不同模态的数据进行合并；晚期融合则是各模态的特征独立提取后，再进行合并；混合融合则是结合早期和晚期融合的优点，采用多阶段、多层次的方式实现特征融合。
常见的多模态融合模型包括神经网络模型、集成学习模型和基于图模型的方法。神经网络模型如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（
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