神经网络Transformer架构中的跨模态对齐
**神经网络Transformer架构中的跨模态对齐**
跨模态对齐是指在不同模态(如文本、图像、音频等)的数据表示之间建立语义一致性的过程。其核心目标是让模型能够理解不同模态信息之间的对应关系,例如将"狗"的文本描述与狗的图片、犬吠声音关联到同一语义空间。
**1. 模态间语义鸿沟的本质**
- 不同模态数据具有异构特性:文本是离散符号序列,图像是连续像素矩阵,音频是时间序列信号
- 原始特征分布差异:各模态统计特性不同,文本符合幂律分布,图像像素值集中在特定区间,音频频谱有特定模式
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2025-11-30 19:19:28
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