Descripción: Los frameworks multimodales neurales proporcionan un enfoque estructurado para desarrollar y evaluar modelos multimodales, que son sistemas capaces de procesar y fusionar información de diferentes modalidades, como texto, imágenes y audio. Estos frameworks permiten a los investigadores y desarrolladores integrar diversas fuentes de datos en un solo modelo, facilitando la creación de aplicaciones más robustas y versátiles. Una de las características principales de estos frameworks es su capacidad para aprender representaciones conjuntas de diferentes tipos de datos, lo que mejora la comprensión y la generación de información. Además, suelen incluir herramientas y bibliotecas que simplifican el proceso de entrenamiento y evaluación de modelos, permitiendo a los usuarios experimentar con diferentes arquitecturas y técnicas de fusión. La relevancia de los frameworks multimodales neurales radica en su potencial para abordar problemas complejos en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y diversas aplicaciones de inteligencia artificial, donde la información de múltiples modalidades es crucial para el rendimiento del sistema. En resumen, estos frameworks son fundamentales para avanzar en la investigación y desarrollo de inteligencia artificial que pueda interactuar de manera más efectiva con el mundo real, al combinar y entender diferentes formas de datos de manera coherente.
