可以处理海量数据,从而提高机器学习模型的准确性和泛化能力。
具有更高的复杂度和更强的灵活性,可以处理更加复杂的问题。
更多的参数和更为复杂的结构,准确表达数据分布和学习到更复杂的特征,以提高模型的准确率和性能。
可以同时处理多种不同的数据模态,将它们有效地整合在一起,
将会在跨模态应用中发挥更加重要的作用,
例如视听语义理解、多模态机器翻译等。
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