人们听到的声音、看到的实物、闻到的味道都是一种模态，人们生活在一个多种模态相互交融的环境中。为了使人工智能更好地理解世界，必须赋予人工智能学习、理解和推理多模态信息的能力。多模态学习指建立模型使机器从多模态中学习各个模态的信息，并且实现各个模态的信息的交流和转换。
在复杂的驾驶环境中，单一的传感器信息不足以有效的处理场景的变化。比如在极端恶劣天气中（大暴雨、沙尘暴）能见度较低的情况下，此时只依靠camera的所反馈的RGB图像完全没有办法对环境的变化做出反馈。而在普通的道路环境中，如红绿灯、色锥等，只依靠Lidar的信息也是无法进行有效识别的，也需要结合camera所带来的RGB信息，才能有效的处理。因此，在自动驾驶感知场景的任务中，不同模态信息的互补会更加的重要。
多模态是从多个模态表达或感知事物。多个模态也可归类为同质性的模态，例如从两台相机中分别拍摄的图片，异质性的模态，即图片与文本语言的关系。目前研究领域中主要是对图像，文本，语音三种模态的处理。之所以要对模态进行融合，是因为不同模态的表现方式不一样，看待事物的角度也会不一样，所以存在一些交叉（所以存在信息冗余），互补（所以比单特征更优秀）的现象，甚至模态间可能还存在多种不同的信息交互，如果能合理的处理多模态信息，就能得到丰富特征信息。即概括来说多模态的显著特点是：余度性 和 互补性 。
多模态学习(Multimodal Machine Learning, MML)：是从多种模态的数据中学习并且提升自身的算法。
案例1：人感知外部世界，可以从多种信号中感知环境（注意力/记忆力、声音、味道、触觉、视觉、气味） 视觉2：人和人进行交流
文本：单词、句法、语用学 声音：韵律、声调、笑声语气 视觉：手势姿态、肢体语言、眼神交流、面部情绪
多模态深度学习在不同的多模态组合和学习目标下，主要包含四项关键技术。具体如下。
迁移学习（Transfer Learning）如初学者尝试将 ImageNet 数据集上学习到的权重，在自己的目标数据集上进行微调。迁移学习和协同训练（Co-training）。 迁移学习比较常探讨的方面目前集中在领域适应性（Domain Adaptation）问题上，即如何将train domain上学习到的模型应用到 application domain。 迁移学习中还有零样本学习（Zero-Shot Learning）和一样本学习（One-Shot Learning）
协同训练（Co-training ），它负责研究如何在多模态数据中将少量的标注进行扩充，得到更多的标注信息。
1. 跨模态预训练
2. Language-Audio
3. Vision-Audio
4. Vision-Language
6. 更多模态
（1）文本模态的独热表示
（2）文本模态的低维空间表示
（3）文本序列模态的词袋表示
（4）文本序列模态的低维空间表示
（2）视频模态的表示
声音是模拟信号，声音的时域波形只代表声压随时间变化的关系，不能很好地体现声音的特征。因此，在声音特征提取时，首先应将采集到的语音信号数字化，转换为便于计算机存储和处理的离散的数字信号序列；然后利用数字信号处理技术对离散的数字信号序列进行声学特征向量的提取。当前的声音信号的处理技术主要有傅里叶变换、线性预测以及倒谱分析等。
提取特征向量的高阶表示在用神经网络识别声音时，提取特征向量的高阶表示是指使用神经网络对提取的声音特征向量进行多级非线性映射， 学习特征向量中包含的不同抽象层次的信息。
（待完善）
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注意力对齐，对于机器翻译、图像标注、语音识别等模态传译的任务上应用较多，因为模态传译的过程中存在模态元素之间的转换，转换结果的对齐要通过对齐算法，尤其是注意力对齐算法。分为软注意力，硬注意力。
以机器翻译为例，如上图所示，这是软注意力模型，这种注意力利用解码器——即双向RNN提取单词的上下文语义特征表示，后通过解码器——即RNN将上次预测的单词与注意力加权下的单词特征表示输入预测这次单词（最大后验概率）完成对齐。
语义对齐最主要的实现方式就是处理带有标签的数据集并产生语义对齐数据集，用深度学习模型去学习语义对齐数据集中的语义对齐信息。
多模态数据融合主要可分为三种方式：
也可分为强融合、弱融合，强融合进一步细分为：前融合、深度融合、不对称融合和后融合。
强融合：
前融合案例：
深度融合案例：
后融合案例：
不对称融合案例：
（待完善）
多模态融合是将来自多种不同模态的信息进行整合，用于分类任务或回归任务。值得注意的是，在最近的工作中，对于像深度神经网络这样的模型，多模态表示和融合之间的界限已经模糊了，其中表示学习与分类或回归目标交织在一起。优点有三，一是对比单模态更加鲁棒，二是模态信息互补，三是其一模态信息缺失仍能运行。
多模态大型语言模型（MM-LLMs）近期取得显著进步，通过有效训练策略，使模型能处理多模态输入输出，保留并增强语言模型的推理决策能力。MM-LLMs不仅限于文本，还能处理图像、视频和音频等其他模态数据，推动下游任务性能提升。MM-LLMs改进了训练流程，增强交互能力和采用更高效架构。其迭代包括从预训练到微调，再到基于人类反馈的强化学习，体现了模型的持续优化和进步。总体而言，MM-LLMs正朝着更广
# 多模态模型数据挖掘概述在当今数据爆炸的时代，单一类型的数据已无法满足复杂任务的需求。因此，多模态数据挖掘应运而生。多模态数据通常包括文本、图像、音频和视频等多种类型。通过整合和分析这些不同形式的数据，我们可以获得更全面的洞见，从而提升机器学习模型的性能。## 多模态模型的定义多模态模型是指能够处理、分析和融合多种类型数据的机器学习或深度学习模型。这些模型通过捕捉不同模态之间的关联，
目录前言1 介绍2 原理3 总结 前言信息的来源与形态具有多样性，每种形态的数据都称为一种模态。就像人可以通过听觉、视觉、触觉来感知语音、图像、文本等多模态信息。深度学习针对这几种模态的信息产生了几个分支：自然语言处理、计算机视觉、语音识别等，采用不同特点的模型处理不同模态的信息。多模态机器学习旨在让机器能够处理和理解多模态信息的能力，也就是同时利用文本、图像、语音等信息以及它们之间的交互，而不
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将论文Learning Convolutional Neural Networks for Graphs（空间域的GCN应用在阿里达摩学院图计算的用户相似上），也就是看能不能用空间域GCN来得到用户的向量。找相似的两个用户，可以通过找这两个用户分别与同一个item建立一个图，看这两个图是不是相似，可以用卷积。1、数据挖掘联动多级处理的方法，能够挖掘出潜在的区域关联，可以应用在环境，人体等领域。2、
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MURELMuRel网络是一个端到端的机器学习模型，用于回答关于图像的问题。它依赖于从图像中提取的对象边界盒来构建一个复杂连接图，其中每个节点对应于一个对象或区域。该MuRel网络包含一个MuRel cell，在该cell上迭代以融合问题表示和局部区域特征，逐步细化可视化和问题交互。最后，在对局部表示进行全局聚合之后，它使用双线性模型回答了这个问题。有趣的是，MuRel网络并没有包含一个明确的注意
评价指标可以将不同算法的性能量化，在算法评估和对比中起着非常重要的作用在传统的多目标算法中，常用的评价指标有IGD和HV，它们只能衡量种群在目标空间的分布情况，对于多模态多目标而言，即使目标空间的分布性能良好，决策空间的性质也可能很差。多模态多目标算法评价指标的性质能反映决策空间的多样性、收敛性、覆盖率；能反映目标空间的多样性、收敛性、覆盖率；有合理的量化范围；能用以比较不同算法解决多模态多目标优
作者|阮彤枭（晓何）、燕保明（元年）、王琳（有邻）出品|阿里巴巴新零售淘系技术部本文内容大纲：1、多模态在视频分类算法中的应用探索2、视频分类算法中的层次化分类器的设计3、总结和展望背景随着4G的普及和5G的推出，内容消费的诉求越来越受到人们的重视。2019年互联网趋势报告指出在移动互联网行业整体增速放缓的大背景下，短视频行业异军突起，成为“行业黑洞”抢夺用户时间，尽管移动互联网人口红利见顶，新的
CMU多模态数据1 下载数据 在数据及中包含了三个部分：highlevel，raw以及labels。highlevel是已经经过处理的特征（利用facet以及openSMILE等工具进行抽取），raw是原始特征。由于目前SDK并不能够自动检测是否已经下载过数据集，如果当你有下载了然后要再从晚上downloading的话，会报错，因此需要加入一个try…except。代码片段如下// An high
多模态数据集汇总1、MAHNOB-Mimicry1.1 简介这是一套完全同步的、多传感器的、二人互动的音频、视频记录，适用于模仿和谈判行为的研究。该数据库包含了11小时的录音，分为12个成员和48个成员之间的54次互动，他们要么参与社会政治讨论，要么就租赁协议进行谈判。1.2 下载官方下载地址1.3 使用过该数据集的文献[1] N. Rakicevic, O. Rudovic, S. Petrid
作者：郑秋硕，漆桂林，王萌 知识图谱技术已经被广泛用于处理结构化数据（采用本体+D2R技术）和文本数据（采用文本信息抽取技术），但是还有一类非结构化数据，即视觉数据，则相对关注度较低，而且相缺乏有效的技术手段来从这些数据中提取结构化知识。最近几年，虽然有一些多模态视觉技术提出，这些技术主要还是为了提升图像分类
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Jeff Dean：我认为，2020年在多任务学习和多模态学习方面会有很大进展，解决更多的问题。我觉得那会很有趣。多模态学习 为了使人工智能进一步加强对我们周边事物的理解，它需要具备解释多模态信号的能力。一般多模态需要处理的任务主要如上图有：表征（Representation）。找到某种对多模态信息的统一表示，分Coordinated representations（每个模态各自映射然后用用相关
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新一代大语言模型（如GPT-5）的架构变革导致传统提示技巧失效，核心机制包括“隐形路由器”的智能分发和“手术级精度”的指令执行。开发者需调整策略：通过结构化提示（如XML标签）明确任务复杂度以激活强模型，设计多步骤指令，并利用“完美循环”驱动模型自我迭代优化输出。这一转变要求从模糊对话转向精确指令设计，以释放新一代模型的潜力。
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