文章合辑

多模态学习笔记

多模态学习课程笔记，涵盖课程引言、深度学习基础、计算机视觉、自然语言处理和多模态表征。

6 篇文章 连载中 更新于 2026-11-04

CONTENTS

章节目录

从第一篇开始 →

1. 1 多模态学习笔记第一集：引言 介绍多模态的基本概念、发展历史、主要任务与挑战，以及课程安排。 2026-11-04 →
2. 2 多模态学习笔记第二集：深度学习基础 从非线性激活函数、归一化层到损失函数，回顾深度学习模型的基础组件与训练方法。 2026-11-04 →
3. 3 多模态学习笔记第三集：计算机视觉基础：卷积神经网络 从卷积的设计动机出发，介绍经典 CNN 架构及其后续发展。 2026-11-04 →
4. 4 多模态学习笔记第四集：计算机视觉基础：目标检测与图像分割 介绍 R-CNN 系列、YOLO、检测损失函数和语义分割方法。 2026-11-04 →
5. 5 多模态学习笔记第五集：自然语言处理基础 介绍词语与句子表示、RNN、LSTM，以及图神经网络的基本思路。 2026-11-04 →
6. 6 多模态学习笔记第六集：多模态表征 围绕 Fusion、Coordination 和 Fission，介绍多模态表征与自监督学习。 2026-11-04 →