深度多模态学习：对近期进展和趋势的综述 深度学习的成功已经成为解决越来越复杂的机器学习问题的催化剂，这些问题通常涉及多个数据模态。我们回顾了深度多模态学习的最新进展，并突出了该活跃研究领域的现状，以及存在的差距和挑战。我们首先对深度多模态学习架构进行分类，然后讨论在深度学习架构中融合学到的多模态表示的方法。我们强调两个研究领域——正则化策略和学习或优化多模态融合结构的方法——作为未来工作的激动人