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我们对世界的体验是多模态的——我们看到物体，听到声音，感觉到纹理，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事情发生或经历的方式，一个研究问题如果包含多个模态，就被称为多模态。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够一起解释这种多模态信号。多模态机器学习旨在建立能够处理和关联来自多种模式的信息的模型。这是一个日益重要和具有非凡潜力的充满活力的多学科领域。
【CMU博士论文】分析多模态机器学习模型性能及其在医学报告生成中的评估指标
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【ICML2023】CMU《多模态机器学习》教程，120+页阐述多模态学习最新进展
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99+阅读 · 2023年7月26日
开课了！CMU《多模态机器学习》2023课程，附课件
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74+阅读 · 2023年2月12日
深度学习如何用于蛋白质？微软最新《多模态深度学习的蛋白质工程》报告，附300页ppt与视频
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26+阅读 · 2022年10月12日
如何全面学习多模态？CMU最新《多模态机器学习的基础和最新趋势》综述，65页pdf阐述MML原理、挑战和开放问题，附秋季课程资料
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119+阅读 · 2022年10月11日
多模态数据如何学习？UIC最新《视觉+X:数据视角下的多模态学习》研究综述，21页pdf涵盖269篇文献详述多模态机器学习进展
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视觉语言多模态预训练综述
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120+阅读 · 2022年7月11日
【CVPR2022】CMU《多模态机器学习》教程，200+页阐述表示、对齐、推理、迁移、生成与量化六大挑战的多模态学习系统知识
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【AI与医学】多模态机器学习精准医疗健康
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79+阅读 · 2022年4月25日
【Paul Liang】多模态深度学习，Multimodal Deep Learning
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184+阅读 · 2022年4月12日
开课了！CMU《多模态机器学习》2022课程，附课件与视频
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154+阅读 · 2022年2月1日
【硬核课】CMU《多模态机器学习》2020课程，附课件与视频
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137+阅读 · 2020年9月3日
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