どのようにしてグローバルワークスペース理論はマルチモーダル表現学習に応用されていますか
グローバルワークスペース理論は、異なる感覚からの情報を統合し、マルチモーダル表現を学習するために応用されています。この理論に基づくアプローチでは、異なる入力モダリティ（例えば画像と属性）から得られた情報を組み合わせて共通の表現空間でエンコードし、それらの情報を相互に関連付けます。各モダリティごとに専門化されたエンコーダーが共有されたグローバルワークスペース（GW）に投影し、その後デコーダーを介して元の形式に再構築します。これにより、異なる入力ソース間で信頼性の高いマッピングや一般化が可能となります。