Machine learningDeep learning / NLP / CV

Multimodal LSTM

Multimodal LSTM extiende la red estándar Long Short-Term Memory para procesar conjuntamente datos secuenciales de múltiples modalidades de entrada —como texto, audio y video— dentro de una arquitectura recurrente unificada. Al fusionar representaciones de diferentes fuentes antes o dentro de las celdas LSTM, captura dependencias temporales que abarcan y cruzan modalidades, convirtiéndola en un enfoque fundamental para tareas como el análisis de sentimientos, la generación de subtítulos de video y la computación afectiva.

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Fuentes

  1. Rajagopalan, S., Tran, L., Rozgic, V., Narayanan, S., Kumar, A., & Ramakrishna, S. (2016). Extending Long Short-Term Memory for Multi-View Structured Learning. In Proceedings of ECCV 2016. Springer. link
  2. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735

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ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/multimodal-lstm

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Citado por

ScholarGateMultimodal LSTM (Multimodal Long Short-Term Memory Network). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/deep-learning/multimodal-lstm · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026