谷歌发布史上最大「通才」模型PaLM-E，5620亿参数，272页《多模态深度学习》综述书

多模态深度学习是一种涉及多种类型数据的深度学习方法，包括文本、图像、语音、视频等等。学习多模态深度学习的原因有以下几点：

• 提高模型性能：多模态深度学习可以整合多种数据源的信息，从而提高模型的性能和准确度。例如，在图像和文本信息都可用的情况下，可以利用两种信息来提高物体识别的准确度。

  
  

• 更广泛的应用场景：许多应用场景中需要使用多种数据源的信息，例如自动驾驶车辆需要同时处理视觉、语音和雷达等多种传感器的信息。多模态深度学习可以更好地解决这些场景下的问题。

  
  

• 研究热点：多模态深度学习是当前深度学习领域的研究热点之一，相关研究论文和实践案例层出不穷。学习多模态深度学习可以使人了解最新的研究进展，有助于在深度学习领域中有更广泛的视野和更深入的理解。
  

总之，学习多模态深度学习可以帮助我们更好地利用不同类型数据源的信息，提高模型性能，并拓宽应用场景。

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