बहुविध GRU
बहुविध GRU, गेटेड रिकरेंट यूनिट (GRU) आर्किटेक्चर का विस्तार है जो एक ही रिकरेंट फ्रेमवर्क के भीतर टेक्स्ट, ऑडियो और वीडियो फ्रेम जैसे कई इनपुट मोडैलिटी से अनुक्रमिक डेटा को संयुक्त रूप से संसाधित करता है। मोडैलिटी-विशिष्ट एन्कोडिंग को इनपुट या हिडन-स्टेट स्तर पर फ्यूज करके, यह विषम डेटा स्ट्रीम में टेम्परल निर्भरताओं को कैप्चर करता है और बहुविध भावना विश्लेषण, वीडियो समझ और ऑडियो-विजुअल भाषण पहचान में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
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स्रोत
- 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/hi/deep-learning/multimodal-gru
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