【CMU博士论文】视频多模态学习：探索模型和任务复杂性，152页pdf

人类学习本质上是多模态的。我们通过观察、倾听、阅读和交流来学习和理解我们周围的环境。机器学习领域已经取得了一些与人类活动相关的进展，如语音识别或计算机视觉，这使得对这种类人固有的多模态学习进行计算建模成为可能。多模态视频理解作为一种机器学习任务，与这种学习形式很接近。本文提出将这个复杂的视频理解任务分解为一系列相对简单的任务，并增加复杂性。本文从语音识别的单调任务出发，介绍了一个端到端视听语音识别模型。语音翻译是一个更为复杂的任务，除了语音识别外，还需要处理重新排序的输出序列，这也是本文的第二个任务。对于语音翻译，我们引入了一个多模态融合模型，该模型学习以半监督的方式利用多视图多模态数据。此外，我们还将继续进行多模态视频摘要和问题回答的任务，以解决抽象层次的理解任务，进一步涉及信息压缩和重构。最后，我们将这项工作扩展到多模态自我理性化，不仅执行抽象层次的学习，而且还提供了对所获得的视频理解的解释。针对这四个主要任务，我们根据任务的性质和复杂性，提出了一系列多模态融合模型，并在常用的视频和语言理解数据集上对模型进行了比较和对比。

https://lti.cs.cmu.edu/sites/default/files/palaskar%2C%20shruti%20-%20Thesis.pdf