ترانسفورمر چندوجهی
یک ترانسفورمر چندوجهی (Multimodal Transformer) معماری استاندارد ترانسفورمر را برای پردازش و استدلال مشترک بر روی دو یا چند وجه ورودی — که معمولاً متن و تصویر هستند، اما میتوانند شامل صوت، ویدئو یا دادههای ساختاریافته نیز باشند — گسترش میدهد. لایههای توجه متقابل وجهی (Cross-modal attention layers) امکان میدهند تا اطلاعات یک وجه، بازنماییهای وجه دیگر را تحت تأثیر قرار دهد و وظایفی مانند پاسخگویی بصری به پرسش، تولید شرح تصویر و تحلیل احساسات چندوجهی را ممکن میسازد.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
منابع
- Lu, J., Batra, D., Parikh, D., & Lee, S. (2019). ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 32. link ↗
- Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., ... & Sutskever, I. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 139. link ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Transformer (Cross-Modal Attention-Based Architecture). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/deep-learning/multimodal-transformer
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- طبقهبندی مبتنی بر بِرْتیادگیری عمیق↔ compare
- طبقهبندی تصویریادگیری عمیق↔ compare
- طبقهبندی چندوجهی مبتنی بر BERTیادگیری عمیق↔ compare
- تعبیههای جملهیادگیری عمیق↔ compare
- ترنسفورمر بینایییادگیری عمیق↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →