LSTM Multimodale
L'LSTM Multimodale estende la rete standard Long Short-Term Memory per elaborare congiuntamente dati sequenziali da più modalità di input — come testo, audio e video — all'interno di un'architettura ricorrente unificata. Fondendo le rappresentazioni da diverse sorgenti prima o all'interno delle celle LSTM, cattura dipendenze temporali che attraversano e intersecano le modalità, rendendola un approccio fondamentale per compiti come l'analisi del sentiment, la generazione di didascalie per video e il calcolo affettivo.
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Fonti
- 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 ↗
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/multimodal-lstm
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- Meccanismo di AttenzioneApprendimento profondo↔ compare
- Unità Ricorrente con Gate (GRU)Apprendimento profondo↔ compare
- LSTMApprendimento profondo↔ compare
- Transformer MultimodaleApprendimento profondo↔ compare
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