为了提高大数据中多模态信息的检索效果,提出一种基于深度神经网络的多模态信息检索算法。设计深度自编码器,将不同模态的数据投影到一个相同的广义子空间内;利用稀疏编码技术降低共同特征向量的维度,过滤冗余特征和噪声特征;通过去卷积操作和上采样操作对数据进行重建。基于公开模态识别数据集的实验结果表明,该算法能够有效地学习和泛化多模态数据,且在多模态检索实验中也表现出较好的性能。
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