多模态embedding的目标是将多种模态的数据表示为统一的向量形式，消除模态间的语义鸿沟，实现跨模态的理解和交互。例如，在CIRR数据集上，VISTA的Recall@5达到了22.51%，在FashionIQ数据集上，VISTA的Recall@5达到了7.51%。灵活的模型架构：VISTA通过将ViT作为图像标记器，实现了文本和图像数据的深度融合，同时保留了文本嵌入的原始性能。例如，在WebQA

例如，对于一个大小为 4×4 的特征图，使用 2×2 的最大池化操作后，特征图的大小会变为 2×2，但保留了特征图中最重要的特征。多架构融合：提出了一个弱监督学习（WSL）框架，集成了基于CNN的UNet、基于Swin Transformer的SwinUNet和基于VMamba的Mamba-UNet三种不同架构，以实现详细的局部特征提取、全面的全局上下文理解和高效的长距离依赖关系建模。全连接层是

例如，在ECL数据集上，WFTNet的MSE为0.164，MAE为0.267，优于TimesNet的0.167和0.271，以及其他方法如ETSformer、DLinear、FEDformer和Autoformer。参数复杂度降低：通过将特征变换与图卷积分离，将参数复杂度从O(n×p×q)降低到O(n+p×q)，其中n是节点数，p是每个顶点的特征数，q是下一个层中每个顶点的特征数。多尺度卷积：在不

通过融合这些特征，可以充分利用不同特征的优势，提升模型的性能。性能提升：在BCI4-2A和BCI4-2B数据集上，TSFF-Net的分类准确率超过了现有的SOTA方法，例如在BCI4-2A的二分类任务中，TSFF-Net的平均准确率达到了85.1%。三分支层次结构：提出HiFuse网络，包含局部特征块、全局特征块和层次特征融合块（HFF块），分别用于提取局部空间特征和全局语义信息，并在不同层次上进

融合瓶颈策略：通过引入融合瓶颈，模型能够以更低的计算成本提高融合性能，与无限制的对应模型相比，在多个视听分类基准测试中取得了更好的结果，例如在AudioSet数据集上提升了5.9 mAP（12.7%的相对改进）。融合瓶颈：与传统的成对自注意力相比，模型强制不同模态之间的信息通过少量的瓶颈潜在单元传递，要求模型收集并压缩每个模态中的相关信息，并只共享必要的信息。注意力掩蔽策略：在图像和文本的局部交互

例如，在ECL数据集上，WFTNet的MSE为0.164，MAE为0.267，优于TimesNet的0.167和0.271，以及其他方法如ETSformer、DLinear、FEDformer和Autoformer。参数复杂度降低：通过将特征变换与图卷积分离，将参数复杂度从O(n×p×q)降低到O(n+p×q)，其中n是节点数，p是每个顶点的特征数，q是下一个层中每个顶点的特征数。多尺度卷积：在不

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神经网络（GNN）与强化学习（RL）的结合，这是一个非常活跃的研究领域。SAC-CAI-EGCN： 结合了强化学习、因果推断和GNN的SDN路由方案，在GEANT2网络拓扑的实验中显示出显著的网络性能改进。MAG-GNN通过强化学习代理更新子图，找到具有最高区分力的子图集合，将子图枚举的指数复杂度降低为常数复杂度的子图搜索算法。MAG-GNN： 最新提出的MAG-GNN利用强化学习来提高GNN的效

SAC-CAI-EGCN： 结合了强化学习、因果推断和GNN的SDN路由方案，在GEANT2网络拓扑的实验中显示出显著的网络性能改进。AttackGNN： 一种新颖的RL代理程序，用于生成对抗性示例以欺骗GNN技术，对四种关键的硬件安全问题生成成功的对抗性示例。MAG-GNN通过强化学习代理更新子图，找到具有最高区分力的子图集合，将子图枚举的指数复杂度降低为常数复杂度的子图搜索算法。MAG-GNN

空间-谱对比框架Sp2GCL： 研究者提出了一个空间-谱对比学习框架（Sp2GCL），该框架通过最大化由图神经网络编码的空间信息和由EigenMLP学习到的谱信息之间的一致性，有效融合了这两种图视图。自监督学习的整合：通过将自监督学习整合到RL训练中，该方法能够在没有明确长期规划组件的情况下，发现成就的层次结构，这为强化学习提供了新的视角和方法。样本效率的提高：该方法以样本高效的方式实现了层次化成