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跨领域任务中的人机协同学习模型优化.docx

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    跨领域任务中的人机协同学习模型优化

    引言

    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（CNN）和循环神经网络（RNN）已经成为多模态融合领域的主流方法，能够有效地处理大规模数据，并捕捉不同模态之间的复杂关系。集成学习模型则通过组合多个单一模型的预测结果，来增强融合效果，适用于异构数据的处理。基于图模型的融合方法则可以通过构建多模态数据间的图结构，进行更加灵活和高效的数据关联分析。

    多模态学习指通过整合来自不同感知通道的数据（如视觉、听觉、触觉等），实现对信息的全面理解

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