Neural Networks for Optimization and Signal Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Andrzej Cichocki

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:1993-05

价格:USD 260.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471930105

丛书系列:

图书标签:

• Neural Networks
• Optimization
• Signal Processing
• Machine Learning
• Deep Learning
• Artificial Intelligence
• Computational Intelligence
• Algorithms
• Applications
• Engineering

《深度学习中的多模态融合与应用》 本书深入探讨了深度学习领域中多模态数据融合的关键技术与前沿应用，旨在为研究者和工程师提供一套系统性的理论框架和实践指导。我们聚焦于如何有效地整合来自不同模态（如文本、图像、音频、视频、传感器数据等）的信息，以解决单一模态数据难以应对的复杂问题，并极大地提升模型的感知、理解和决策能力。 核心内容概览： 1. 多模态融合的理论基础： 模态特性与挑战： 首先，本书将详细分析不同模态数据的固有特性，包括其表示方式、数据密度、时空连续性、以及数据间的关联与差异。在此基础上，我们将梳理和解析多模态融合过程中面临的典型挑战，例如模态间的异质性（不同维度、分布）、缺失模态、噪声干扰、以及大规模多模态数据集的构建与标注等问题。 融合的层次与范式： 我们将系统性地介绍多模态信息融合的三个主要层次：早期融合（Early Fusion）、晚期融合（Late Fusion）和中期融合（Intermediate Fusion）。早期融合侧重于在输入层或低层特征层面进行信息整合，适用于模态间信息高度互补且需要紧密协同的场景；晚期融合则是在各自模态独立处理并提取高层语义后再进行决策层面的融合，适用于模态间关联性相对较弱但各自能提供独立有效信息的场景；而中期融合则在特征提取的不同阶段进行信息交互与协同，旨在平衡早期融合的紧密度和晚期融合的解耦性，是当前研究的热点。同时，本书也将区分监督式融合、无监督式融合和半监督式融合等不同的学习范式。 2. 关键的多模态融合技术： 注意力机制在多模态融合中的应用： 注意力机制是实现有效多模态交互的核心工具。本书将详述交叉注意力（Cross-Attention）、自注意力（Self-Attention）在多模态融合中的多种变体与创新应用。我们将深入剖析如何利用注意力机制捕捉不同模态间的关联性，例如在视觉问答（VQA）中，让模型能够根据问题文本的关键词关注图像的关键区域；在情感分析中，让模型能够将文本中的情感词汇与对应的面部表情或语音语调进行匹配。 图神经网络（GNN）与多模态融合： 鉴于现实世界中模态间的关系常常可以被建模为图结构，本书将重点介绍如何利用图神经网络在多模态融合中构建模态间的关系图，从而捕捉模态间的复杂依赖。例如，在多模态推荐系统中，可以将用户、物品、以及其属性信息构建成异构图，并通过GNN学习模态间的联合表示。 Transformer架构的演进与多模态融合： Transformer模型凭借其强大的序列建模能力，在自然语言处理领域取得了巨大成功，并逐渐扩展到多模态领域。本书将详细介绍如何在Transformer框架下设计多模态编码器（如ViT, CLIP, ALBEF等），以及如何实现多模态的编码、解码和注意力交互，使其能够处理和理解多模态输入。 其他融合策略： 除了上述核心技术，本书还将涵盖其他重要的融合策略，如基于张量分解的方法、基于概率图模型的方法、以及基于度量学习的方法等，为读者提供更广泛的技术选择。 3. 多模态融合的前沿应用场景： 多模态情感分析与理解： 探讨如何结合语音（语调、语速）、面部表情（微表情）、文本（语义、情绪词）以及生理信号，实现更精准、更全面的情感识别和情感状态理解。这在人机交互、社交媒体分析、心理健康监测等领域具有重要意义。 多模态对话系统： 研究如何让对话系统能够理解和生成包含文本、语音、图像甚至视频的多模态输入和输出，从而实现更自然、更具交互性的对话体验。例如，用户可以通过语音提问，并配以指向屏幕上某个物品的图像，系统则需要同时理解语音指令、图像内容以及两者间的关联。 多模态自动驾驶与机器人感知： 聚焦于如何融合激光雷达（LiDAR）、摄像头、雷达、以及惯性测量单元（IMU）等多种传感器数据，实现对周围环境的鲁棒感知，包括障碍物检测、目标跟踪、场景理解以及路径规划。 多模态医疗影像分析： 探讨如何整合医学影像（如CT、MRI）、病理报告、基因组学数据以及电子病历，辅助医生进行疾病诊断、预后评估和治疗方案制定。 跨模态检索与生成： 研究如何实现不同模态之间内容的检索（例如，根据文本描述搜索图像，或根据图像生成相关文本），以及多模态内容的生成（例如，文本到图像生成，文本到视频生成）。 4. 实践指南与未来展望： 数据集构建与评估指标： 提供构建和处理多模态数据集的实践建议，包括数据预处理、对齐、标注等关键步骤。同时，介绍用于评估多模态融合模型性能的常用指标，以及如何针对不同的应用场景选择合适的评估方法。 开源工具与框架： 推荐主流的深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow）中与多模态融合相关的库和工具，并提供代码示例，帮助读者快速实现和验证所学技术。 伦理考量与 bias 问题： 探讨多模态数据和模型中潜在的偏见问题，以及如何设计公平、鲁棒、负责任的多模态AI系统。 未来研究方向： 对多模态融合领域的最新研究动态和未来发展趋势进行展望，包括自监督多模态学习、因果推理在多模态中的应用、以及面向低资源场景的多模态技术等。 本书力求在理论深度和实践应用之间取得平衡，通过丰富的案例分析和技术细节讲解，帮助读者深入理解多模态融合的精髓，并能够将其应用于实际研究和工程项目中，推动人工智能在理解和交互世界的过程中迈向新的高度。

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