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由于本人的研究是文本、语音、图像三种模态数据的融合，因此对这三种模态的特征融合方法进行了总结。 本文从方法、总结网站、概要文章开始介绍。
如何：
首先，多模态特征融合的方法大致可以分为三种。 前端融合、中端融合、后端融合。 其中：
前端融合是将多个独立数据集合并为单个特征向量，并输入机器学习分类器。 多模式前端融合方法常常与特征提取方法相结合，去除主成分分析(PCA )、最大相关最小冗馀算法(mRMR )、自动解码器(Autoencoders )等冗馀信息。 我采用深层连接自编码模型，研究了三种模式的特征：利用三层线性层将维度转换为同一个维度，然后相加，最后将三者还原。
python代码：
中间融合是指将不同的模态数据转换为高维特征表示，然后在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换为高维特征表示，然后获得不同模态数据在高维空间中的共性。 问答对话有MFB方法(github地址https://github.com/yuzcccc/vqa-mfb )，它针对文本和图像两种模态，将各自的模态特征转换为同一维的高维向量，
后端融合是对分别训练了不同模态数据的分类器的输出进行评分(决策)并融合。 典型的后端融合方法包括最大值融合(max-fusion )、平均值融合(averaged-fusion )、贝叶斯规则融合(Bayes’rule based )、集成学习(ensemble learning )等
总结网站：
介绍一个比较实用的网站，总结了多模态融合的文章。 其中刊登了关于多模态的高水平论文。
是否包含开源代码，文章来源很齐全。 URL:https://github.com/pliang 279/awesome-multimodal-ml # multimodal-fusion
摘要文章：
深度模态表达学习：一项调查，通过总结和讨论深度学习中的多模态数据方法，分析方法的种类及其优缺点。 URL:https://IEEE xplore.IEEE.org/abstract/document/8715409
原文链接https://blog.csdn.net/weixin _ 43840280/article/details/118070317
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