論文の概要: MC-DBN: A Deep Belief Network-Based Model for Modality Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09782v3
• Date: Wed, 20 Mar 2024 08:50:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 21:38:31.060793
• Title: MC-DBN: A Deep Belief Network-Based Model for Modality Completion
• Title（参考訳）: MC-DBN: モダリティ補完のためのディープリーフネットワークベースモデル
• Authors: Zihong Luo, Zheng Tao, Yuxuan Huang, Kexin He, Chengzhi Liu,
• Abstract要約: 我々は、MC-DBN(Modality Completion Deep Belief Network Based Model)を提案する。 このアプローチは、完全なデータの暗黙的な特徴を利用して、それ自体と追加の不完全なデータの間のギャップを補う。 拡張されたマルチモーダルデータは、実世界のダイナミックな性質と密接に一致し、モデルの有効性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7020486533725605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in multi-modal artificial intelligence (AI) have revolutionized the fields of stock market forecasting and heart rate monitoring. Utilizing diverse data sources can substantially improve prediction accuracy. Nonetheless, additional data may not always align with the original dataset. Interpolation methods are commonly utilized for handling missing values in modal data, though they may exhibit limitations in the context of sparse information. Addressing this challenge, we propose a Modality Completion Deep Belief Network-Based Model (MC-DBN). This approach utilizes implicit features of complete data to compensate for gaps between itself and additional incomplete data. It ensures that the enhanced multi-modal data closely aligns with the dynamic nature of the real world to enhance the effectiveness of the model. We conduct evaluations of the MC-DBN model in two datasets from the stock market forecasting and heart rate monitoring domains. Comprehensive experiments showcase the model's capacity to bridge the semantic divide present in multi-modal data, subsequently enhancing its performance. The source code is available at: https://github.com/logan-0623/DBN-generate
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル人工知能(AI)の最近の進歩は、株式市場の予測と心拍モニタリングの分野に革命をもたらした。 多様なデータソースを使用することで、予測精度が大幅に向上する。 それでも、追加データは常に元のデータセットと一致しない場合がある。 補間法はモダルデータの欠落した値を扱うために一般的に用いられるが、スパース情報の文脈において制限を示すこともある。 この課題に対処するため,我々はMC-DBN(Modality Completion Deep Belief Network Based Model)を提案する。 このアプローチは、完全なデータの暗黙的な特徴を利用して、それ自体と追加の不完全なデータの間のギャップを補う。 拡張されたマルチモーダルデータは、実世界のダイナミックな性質と密接に一致し、モデルの有効性を高める。 我々は,MC-DBNモデルの評価を,市場予測領域と心拍モニタリング領域の2つのデータセットで実施する。 総合的な実験では、マルチモーダルデータに存在するセマンティックディビジョンをブリッジするモデルの能力を示し、その後、その性能を向上する。 ソースコードは、https://github.com/logan-0623/DBN-generate.comで入手できる。

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