"多模态人工智能和深度强化学习（DRL）涉及人工智能领域的不同方法，各自聚焦于从数据中处理和学习的不同方面。多模态人工智能指的是能够理解和整合多种输入类型（例如文本、图像和音频）的系统，以更为全面地做出决策或生成响应。例如，多模态人工智能可

多标签分类显著影响图像搜索，因为它允许单个图像与多个标签或标记相关联，而不仅仅是一个。这一点至关重要，因为现实世界中的图像通常包含各种元素和主题。例如，一张海滩场景的照片可以标记为“海滩”、“日落”、“人们”和“度假”。相比之下，传统的单标

向量归一化是一个将向量缩放到长度或大小等于1的过程。这在嵌入的上下文中尤为重要，嵌入是对数据项（如单词、图像或用户档案）的稠密向量表示。通过归一化这些向量，我们确保了它们之间的距离或角度以一种有意义的方式得以保留，这可以增强各种机器学习任务