【知识】如何进一步接近人类智能：多模态机器学习
人和动物通过视、听得、说道等途径感官和自学，本质上是多模态自学。近些年，由于深度自学的发展，多模态机器学习更进一步沦为人工智能的研究热点。本文非常简单讲解多模态机器学习的内容和挑战，部分摘于CVPR2016和ACL2016的TutorialMultimodalLearningandReasoning[1],TutorialonMultimodalMachineLearning[2]。 人在生活中的感官是多元的，还包括视觉、听力、触觉、味觉、嗅觉等等。
人和动物通过视、听得、说道等途径感官和自学，本质上是多模态自学。近些年，由于深度自学的发展，多模态机器学习更进一步沦为人工智能的研究热点。本文非常简单讲解多模态机器学习的内容和挑战，部分摘于CVPR2016和ACL2016的TutorialMultimodalLearningandReasoning[1],TutorialonMultimodalMachineLearning[2]。
人在生活中的感官是多元的，还包括视觉、听力、触觉、味觉、嗅觉等等。任何感官能力的缺陷都有可能导致智力或能力的出现异常。 基于此，多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)为机器获取多模态数据处理能力。
例如，看图说出，看电影翻译成。多模态自学的长远目标是使机器充份感官环境，如感官人的情感、言辞、表情，更加智能地和环境展开交互。
目前，学术上较为成熟期的是视觉和语义之间的多模态自学。如对一张图片分解文字描述，或者针对一张图片的内容问适当的文字问题。
视觉信息一般来说用CNN处置，文本信息畅通用于RNN处置。多维度数据偏移的方式有attention机制，例如，看图说出里名词对应图里面哪个物体。并且，在很多传统机器学习任务上，多模态自学高于单模态机器学习，例如，辅助视觉信息的文本翻译成效果高于仅有用于文本信息。
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