Machine learningDeep learning / NLP / CV

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.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+15 more

منابع

  1. 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
  2. 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.

Compare side by side

ارجاع‌شده در

ScholarGateMultimodal Transformer (Multimodal Transformer (Cross-Modal Attention-Based Architecture)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/deep-learning/multimodal-transformer · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026