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深度多模態(tài)表征學習概述

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摘要：多模態(tài)表征學習旨在縮小不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的異質性差距。近年來，基于深度學習的多模態(tài)表征學習因其強大的多層次抽象表征能力而備受關注。文章提供了關于深度多模態(tài)表征學習的全面調查。文章將深度多模態(tài)表示學習方法分為三個框架：聯(lián)合表示、協(xié)調表示和編解碼器。此外，還回顧了該領域的一些典型模型，從傳統(tǒng)模型到新開發(fā)的技術。（剩余7436字）

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