在多模态融合中，解决异构数据的问题常用的神经网络方法包括：多输入多输出( Multi-Input Multi-Output, MIMO)神经网络、门控卷积神经网络(Gated Convolutional Neural Networks, GCNN)和多模态互补模型(Multimodal Complement Model, MCM)等。您可以阅读相关文献，例如《Multi-modal classification with deep convolutional neural network using decision fusion》和《Multi-modal fusion methods for image recognition: a comprehensive review》，以获取更多的细节和理解。同时，您也可以根据自己的具体情况选择合适的网络结构，或者根据自己的数据情况进行模型的优化。祝您好运！
神经网络如何解决多模态融合中的异构数据问题？
我在进行多模态融合时，遇到了异构数据的问题。我想要利用神经网络来解决这个问题。具体来说，我需要将来自不同的数据源的不同类型的数据进行融合而形成一个统一的模型，但是它们在数据类型和数量方面存在差异。我希望能够找到适合处理多模态融合中异构数据的神经网络方法。请问有哪位专业人士能够提供一些建议或者相关的论文推荐？谢谢。
提问时间：2023-06-10 20:09:51
编辑时间：2023-06-10 20:09:53
提问者：
紫藤仙子
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1回答时间：2023-06-10 20:09:56
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