跨模态学习（Cross-modal Learning）和多模态学习（Multi-modal Learning）都涉及到处理来自不同数据模态（例如文本、图像、音频等）的信息。虽然这两个术语经常交替使用，但它们指的是稍微不同的概念。同时，它们确实可以与深度学习方法结合使用，但也可以使用其他学习方法。
跨模态学习 (Cross-modal Learning)
- 主要关注如何在一个模态中表示、查询或恢复来自另一个模态的信息。
- 例如，给定一个文本描述，检索与描述匹配的图像；或者，给定一张图像，找出描述它的文本。
- 这通常涉及到将来自不同模态的信息映射到一个共同的表示空间，从而使不同模态之间的匹配或转换成为可能。
多模态学习 (Multi-modal Learning)
- 主要关注如何结合来自多个模态的信息来执行某个任务。
- 例如，结合视频（视觉模态）和音频（听觉模态）来进行情感分析或事件检测。
- 它旨在从每种模态中提取有意义的特征，并将这些特征结合起来，以获得比单一模态更好的性能。
深度学习的应用
- 这两种学习形式都可以与深度学习技术（如卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等）结合使用。
- 深度学习框架提供了从原始数据中自动提取特征的能力，这在处理图像、文本或音频数据时尤为重要。
总之，跨模态学习和多模态学习都关注于处理多种数据模态，但它们的目标和方法略有不同。而深度学习为这两个领域提供了强大的工具和方法。