Multimodal Recurrent Neural Network
A Multimodal Recurrent Neural Network combines inputs from two or more data modalities — such as images, text, and audio — within a recurrent sequence-processing framework. It encodes each modality separately, fuses the representations, and then processes the combined signal through recurrent units (RNN, LSTM, or GRU) to generate or classify sequential outputs. This design made it a foundational approach in image captioning, video description, and audio-visual speech recognition.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- Vinyals, O., Toshev, A., Bengio, S., & Erhan, D. (2015). Show and Tell: A Neural Image Caption Generator. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 3156–3164. · DOI 10.1109/CVPR.2015.7298935
- Ngiam, J., Khosla, A., Kim, M., Nam, J., Lee, H., & Ng, A. Y. (2011). Multimodal Deep Learning. Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 689–696. · URL
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.