神经网络如何解决视觉问题与自然语言问题的融合？

我对神经网络的了解还很有限，但从我的理解来看，神经网络通常会通过将视觉和自然语言数据输入到不同的网络中，最终将它们融合起来。在处理视觉数据时，常用卷积神经网络（CNN）等结构，而在处理自然语言数据时，常用循环神经网络（RNN）等结构。在融合过程中，神经网络可以利用注意力机制等技术将两部分数据结合起来，从而实现视觉问题和自然语言问题的融合。但是，如何具体实现该过程和所需数据的相关处理，还需要有经验的专家给出更深入的解答。

提问时间：2023-05-22 17:44:01 编辑时间：2023-05-22 17:44:03 提问者： Silent_Runner
  • Cyber_Punk
    7

    对于视觉问题和自然语言问题的融合，在神经网络中，常用的方法是使用卷积神经网络（CNN）处理视觉数据，使用循环神经网络（RNN）或者变种结构如长短时记忆网络（LSTM）处理文本数据。之后，可以使用注意力机制将不同的数据结合起来，生成综合的特征向量，这个特征向量可以用于后续的分类、回归等任务。具体实现过程和所需数据的处理需要根据具体的问题和应用场景进行调整和优化，需要有经验的专家进行更深入的解答。

    回答时间：2023-05-22 17:44:07
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