論文の概要: FuseMoE: Mixture-of-Experts Transformers for Fleximodal Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03226v3
• Date: Sun, 08 Dec 2024 23:21:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:48:29.522348
• Title: FuseMoE: Mixture-of-Experts Transformers for Fleximodal Fusion
• Title（参考訳）: FuseMoE:フレキシモダル核融合用混合弁変圧器
• Authors: Xing Han, Huy Nguyen, Carl Harris, Nhat Ho, Suchi Saria,
• Abstract要約: FuseMoEは、革新的なゲーティング機能を備えた、エキスパートの混成フレームワークである。 多様なモダリティを統合するために設計されたFuseMoEは、欠落したモダリティと不規則にサンプリングされたデータトラジェクトリのシナリオを管理するのに効果的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.130355774088205
• License:
• Abstract: As machine learning models in critical fields increasingly grapple with multimodal data, they face the dual challenges of handling a wide array of modalities, often incomplete due to missing elements, and the temporal irregularity and sparsity of collected samples. Successfully leveraging this complex data, while overcoming the scarcity of high-quality training samples, is key to improving these models' predictive performance. We introduce ``FuseMoE'', a mixture-of-experts framework incorporated with an innovative gating function. Designed to integrate a diverse number of modalities, FuseMoE is effective in managing scenarios with missing modalities and irregularly sampled data trajectories. Theoretically, our unique gating function contributes to enhanced convergence rates, leading to better performance in multiple downstream tasks. The practical utility of FuseMoE in the real world is validated by a diverse set of challenging prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: クリティカルフィールドにおける機械学習モデルは、多モーダルデータに支障をきたすにつれて、しばしば欠落した要素や、収集されたサンプルの時間的不規則さや空間性のために、広範囲なモダリティを扱うという2つの課題に直面している。 この複雑なデータを活用することに成功し、高品質なトレーニングサンプルの不足を克服しながら、これらのモデルの予測性能を改善する上で鍵となる。 革新的ゲーティング関数を組み込んだ実験用フレームワークである `FuseMoE' を紹介した。 多様なモダリティを統合するために設計されたFuseMoEは、欠落したモダリティと不規則にサンプリングされたデータトラジェクトリのシナリオを管理するのに効果的である。 理論的には、我々のユニークなゲーティング関数は収束率の向上に寄与し、複数の下流タスクのパフォーマンスが向上する。 実世界のFuseMoEの実用性は、様々な課題予測タスクによって検証されている。

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