机器学习AI算法工程
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇
机器学习AI算法工程 公众号：datayx
由于本人的研究是文本、语音和图像三者模态数据的融合，所以针对的是这三种模态的特征融合方法进行总结。本文章会从方法、总结网址和综述文章进行介绍。
方法：
首先，多模态特征融合的方法大体分为三种：前端融合、中间融合和后端融合。其中：
前端融合指的是将多个独立的数据集融合成一个单一的特征向量，然后输入到机器学习分类器中。多模态前端融合方法常常与特征提取方法相结合以剔除冗余信息，如主成分分析（PCA）、最大相关最小冗余算法（mRMR）、自动解码器（Autoencoders）等。本人研究的是使用深层联合自编码模型，将三种模态的特征使用三层线性层将维度转化为同一维度，然后相加，最后将三者进行还原回去。
python代码：
中间融合指的是将不同的模态数据先转化为高维特征表达，再于模型的中间层进行融合。以神经网络为例，中间融合首先利用神经网络将原始数据转化成高维 特征表达，然后获取不同模态数据在高维空间上的共性。在问答对话中有MFB方法（github地址 https://github.com/yuzcccc/vqa-mfb），它针对文本和图像两种模态，先将每个模态特征转化为相同维度的高维向量，然后进行逐元素相乘，最后进行sum pooling操作。
后端融合指的是将不同模态数据分别训练好的分类器输出打分(决策)进行融合。常见的后端融合方式包括最大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、 贝叶斯规则融合(Bayes’rule based)以及集成学习(ensemble learning)等。
总结网址：
下面介绍比较实用的专门总结多模态融合文章的网址（里面都是关于多模态的高水平论文）：
里面会注明是否含有开源代码，文章出处，很齐全：网址：https://github.com/pliang279/awesome-multimodal-ml#multimodal-fusion
综述文章：
深度多模态表征学习：一项调查，该文章通过对深度学习中多模态数据方法进行总结和讨论，分析方法种类和各自优缺点。网址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8715409
原文链接 https://blog.csdn.net/weixin_43840280/article/details/118070317
机器学习算法AI大数据技术
搜索公众号添加： datanlp
长按图片，识别二维码
阅读过本文的人还看了以下文章：
基于40万表格数据集TableBank，用MaskRCNN做表格检测
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码
2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码
《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码
PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》
【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》
李沐大神开源《动手学深度学习》，加州伯克利深度学习（2019春）教材
【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类
如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？
Machine Learning Yearning 中文翻译稿
斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）
中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程
不断更新资源
深度学习、机器学习、数据分析、python
搜索公众号添加： datayx
