Fugu-MT 論文翻訳(概要): Zoom and Shift are All You Need

論文の概要: Zoom and Shift are All You Need

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08866v1
Date: Thu, 13 Jun 2024 07:09:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-14 19:03:54.691141
Title: Zoom and Shift are All You Need
Title（参考訳）: ZoomとShiftは必要なすべて
Authors: Jiahao Qin,
Abstract要約: マルチモーダル情報の完全統合を実現する機能アライメント手法を提案する。提案手法は,異なるモダリティから派生した特徴間の高レベルな相互作用を確実に捉えることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Feature alignment serves as the primary mechanism for fusing multimodal data. We put forth a feature alignment approach that achieves full integration of multimodal information. This is accomplished via an alternating process of shifting and expanding feature representations across modalities to obtain a consistent unified representation in a joint feature space. The proposed technique can reliably capture high-level interplay between features originating from distinct modalities. Consequently, substantial gains in multimodal learning performance are attained. Additionally, we demonstrate the superiority of our approach over other prevalent multimodal fusion schemes on a range of tasks. Extensive experimental evaluation conducted on multimodal datasets comprising time series, image, and text demonstrates that our method achieves state-of-the-art results.
Abstract（参考訳）: 特徴アライメントは、マルチモーダルデータを融合する主要なメカニズムとして機能する。マルチモーダル情報の完全統合を実現する機能アライメントアプローチを提案する。これは、共同特徴空間における一貫した統一表現を得るために、モダリティを越えて特徴表現をシフトおよび拡張する交互プロセスによって達成される。提案手法は,異なるモダリティから派生した特徴間の高レベルな相互作用を確実に捉えることができる。その結果,マルチモーダル学習性能が大幅に向上した。さらに,様々なタスクにおいて,他の一般的なマルチモーダル・フュージョン・スキームに対するアプローチの優位性を示す。時系列,画像,テキストを含むマルチモーダルデータセットを用いて行った実験により,本手法が最先端の成果を得られたことを示す。

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