
已批准 技術插圖請求:多模態特徵融合神經網路架構 角色:電腦科學研究之技術繪圖師 主題:闡釋「多模態特徵融合」的神經網路架構圖 風格:學術,IEEE標準,平面2D向量,正交線,高對比度。白色背景。 佈局與組件(由左至右): 1. 輸入階段(左): 三個平行輸入向量垂直堆疊: * 頂部:一個藍色向量條,標記為「$V_{sem}$ (語義)」。 * 中間:一個綠色向量條,標記為「$V_{graph}$ (圖)」。 * 底部:一個橘色向量條,標記為「$V_{stat}$ (統計)」。 2. 對齊階段(中偏左): * 頂部($V_{sem}$)和中間($V_{graph}$)向量保持不變通過(恆等)。 * 底部($V_{stat}$)向量通過一個標記為「MLP對齊」的小型神經網路塊。 * 此塊的輸出是一個新的向量,標記為「$H_{stat}$」。 3. 融合階段(中心): * 顯示三個向量($V_{sem}$,$V_{graph}$,$H_{stat}$)合併成一個長長的垂直塊。 * 使用符號「||」(串聯)標記此合併操作。
呈現一個乾淨且專業的變分自編碼器 (VAE) 深度學習架構圖。左側為編碼器網路,由卷積層組成,逐步對一個 32×32 R...