Multimodal GRU
Multimodal GRU extends the Gated Recurrent Unit architecture to jointly process sequential data from multiple input modalities — such as text, audio, and video frames — within a single recurrent framework. By fusing modality-specific encodings at the input or hidden-state level, it captures temporal dependencies across heterogeneous data streams and is widely used in multimodal sentiment analysis, video understanding, and audio-visual speech recognition.
Hồ sơ nguồn
Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.
- 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. · URL
- 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. · URL
Các yêu cầu được tuyển chọn
Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.
Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.
Các phương pháp liên quan
Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.