Multimodaler Convolutional Neural Network
Ein multimodales Convolutional Neural Network (MM-CNN) verarbeitet und fusioniert zwei oder mehr Eingabemodalitäten – wie Bilder und Text oder Video und Audio – über dedizierte konvolutionelle Zweige. Es lernt eine gemeinsame Repräsentation, die komplementäre Signale aus jeder Quelle erfasst. Die fusionierte Repräsentation treibt eine nachgelagerte Aufgabe wie Klassifikation, Regression oder Retrieval an.
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Quellen
- Ngiam, J., Khosla, A., Kim, M., Nam, J., Lee, H., & Ng, A. Y. (2011). Multimodal deep learning. In Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning (ICML), 689–696. link ↗
- Zhang, Y., Yin, C., Li, Y., Li, D., & Tian, Q. (2020). Multimodal intelligence: Representation learning, information fusion, and applications. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 14(3), 478–493. DOI: 10.1109/JSTSP.2020.2987728 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Convolutional Neural Network (MM-CNN). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/multimodal-convolutional-neural-network
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