機器學習方法
多模態學習是一種機器學習方法，它結合使用多種不同類型的數據（如文本、圖像、音頻、視頻）來訓練模型。
多模態學習利用多種模態的數據，如視覺、聽覺、觸覺等，來提供更全面和豐富的信息，幫助模型從不同角度理解數據，從而提高模型的準確性和泛化能力。例如，在自然語言處理中，文本數據可以幫助模型理解語法和語義，而音頻數據則可以用於學習語音特徵。這兩種數據的結合可以使模型更準確地識別說話人。類似地，在計算機視覺中，圖像數據有助於學習空間特徵，如邊緣和紋理，而視頻數據則可以提供動態特徵，如運動方向。這些不同的模態數據結合使用，可以使得模型能夠更準確地識別物體和場景。
多模態學習不僅限於視覺和聽覺模態，還包括其他感官數據類型，如觸覺、嗅覺等。這種方法提高了模型的適應性和性能，使其能夠處理更複雜和多變的任務。