Multimodales GRU
Multimodales GRU erweitert die Architektur der Gated Recurrent Unit, um sequentielle Daten aus mehreren Eingabemodalitäten – wie Text, Audio und Videobilder – innerhalb eines einzigen rekurrenten Frameworks gemeinsam zu verarbeiten. Durch die Fusion modalitätsspezifischer Kodierungen auf Eingabe- oder Hidden-State-Ebene erfasst es zeitliche Abhängigkeiten über heterogene Datenströme hinweg und wird häufig in der multimodalen Sentimentanalyse, dem Videoverständnis und der audiovisuellen Spracherkennung eingesetzt.
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Quellen
- Cho, K., van Merriënboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y. (2014). Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. Proceedings of EMNLP 2014, 1724–1734. link ↗
- Zadeh, A., Chen, M., Poria, S., Cambria, E., & Morency, L.-P. (2017). Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis. Proceedings of EMNLP 2017, 1103–1114. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Gated Recurrent Unit. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/multimodal-gru
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