Multimodal Deep Learning

多模态技术综述 目录： Preface v Foreword 1 1 Introduction 3 1.1 Introduction to Multimodal Deep Learning . . . . . . . . . . 3 1.2 Outline of the Booklet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2 Introducing the modalities 7 2.1 State-of-the-art in NLP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2 State-of-the-art in Computer Vision . . . . . . . . . . . . . . 33 2.3 Resources and Benchmarks for NLP, CV and multimodal tasks 54 3 Multimodal architectures 83 3.1 Image2Text . . . . . . . . . . . . 【多模态深度学习】是近年来人工智能领域的一个热门研究方向，它结合了自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等不同模态的数据，通过深度学习模型进行融合分析和理解。这篇综述旨在为读者提供一个多模态深度学习的全面概览。 **引言** 多模态深度学习的介绍部分涵盖了这一领域的基本概念和本书小册子的大纲。它强调了随着NLP和CV领域的技术进步，多模态方法在研究中的重要地位。大纲包括对不同模态的介绍、多模态架构的探讨以及进一步的话题，如更多模态的集成、结构化与非结构化数据的处理，以及多用途模型的应用。 **模态介绍** 2.1章节深入讨论了自然语言处理的最新进展，例如预训练语言模型（如BERT、GPT系列）和Transformer架构的突破，这些模型已经在文本理解和生成任务中取得了显著成果。2.2章节则关注计算机视觉领域的最新技术，如卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）和检测框架的进步，它们在图像识别、图像生成等方面表现出色。 **资源与基准** 2.3章节提到了用于NLP、CV及多模态任务的各种资源和基准测试，如GLUE、SQuAD、ImageNet、COCO等，这些数据集和评估标准对于推动研究和模型性能比较至关重要。 **多模态架构** 3章节详细阐述了不同类型的多模态架构。3.1部分介绍了图像到文本的模型（Image2Text），如图像描述生成，而3.2部分则讨论了文本到图像的模型（Text2Image），如基于文本的图像生成。3.3和3.4部分分别涉及图像支持的语言模型和文本支持的视觉模型，如利用视觉特征改进的BERT或使用语言信息增强的CNN。3.5部分讨论了同时处理两种模态的模型，如Transformer-XL和M6等。 **进一步的话题** 4章节扩展了讨论范围，包括了更多模态的集成，比如音频、视频或传感器数据，这将带来更丰富的交互体验。4.2部分探讨了如何处理结构化和非结构化数据的混合，这对于现实世界的应用具有重要意义。4.3章节介绍了多目的模型，如通识大模型（如通义千问），它们能够执行多种任务并适应不同的输入类型。4.4部分提到了生成艺术，展示了深度学习在创作领域的潜力。 **结论与后续** 最后的章节总结了当前研究的进展，并对具有影响力的新型架构进行了展望，如CLIP和DALL-E等。此外，还讨论了如何利用这些技术创造视频内容，以及未来可能的研究方向。 多模态深度学习不仅限于文本和图像的融合，还包括声音、触觉和其他感知输入的集成，它的目标是构建更加智能的系统，能更好地理解和响应复杂的人类交互。随着技术的发展，多模态学习有望在人机交互、自动驾驶、虚拟现实等多个领域带来革命性的变革。