深度学习通过结合不同数据类型（如文本、图像和音频）的信息来处理多模态数据，它使用专门设计的架构来处理和融合这些模态。 模型通常使用专门的神经网络分别处理每种模态 - 例如，用于图像的卷积神经网络 (CNN) 和用于文本的 Transformer - 然后合并它们的输出。 这种融合可以在不同的阶段发生：早期（组合原始数据）、晚期（组合处理后的特征）或通过中间层。 例如，视频字幕系统可能会使用 CNN 提取视觉特征，并使用循环神经网络 (RNN) 处理音频，然后组合这些特征以生成文本描述。
一个挑战是校准来自不同模态的数据。 例如，在视频数据集中，音频和视觉帧必须在时间上同步，这需要仔细的预处理。 模态也可能具有不同程度的复杂性或噪声。 结合 X 射线和患者笔记的医学成像系统必须处理 X 射线的高分辨率数据以及文本的稀疏信息。 为了解决这个问题，模型通常使用注意力机制来动态衡量每种模态的重要性。 例如，跨模态 Transformer 可以学习图像区域和文本标记之间的关系，使模型能够专注于跨数据类型的相关特征。
另一个关键方法是共享嵌入空间，其中不同的模态被映射到公共向量空间以进行直接比较。 例如，OpenAI 的 CLIP 模型通过训练图像和文本为匹配的对生成相似的嵌入来对齐图像和文本。 诸如数据增强（例如，向音频添加合成噪声以提高鲁棒性）和迁移学习（使用预训练的模型用于一种模态来引导另一种模态）之类的技术也有所帮助。 开发人员经常使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架来实现自定义融合层或调整现有的架构，例如多模态 Transformer。 这些方法支持诸如情感识别（结合面部表情和语音）或自动驾驶（融合激光雷达、摄像头和 GPS）之类的应用，其中集成不同的数据可以提高准确性。