論文の概要: Towards Achieving Perfect Multimodal Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15352v2
• Date: Mon, 09 Jun 2025 08:05:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:09.981315
• Title: Towards Achieving Perfect Multimodal Alignment
• Title（参考訳）: 完全マルチモーダルアライメントの実現に向けて
• Authors: Abhi Kamboj, Minh N. Do,
• Abstract要約: ある条件下では、各モジュラリティのペア化されたデータが等価な潜在ベクトルにマップできることを示し、これを完全アライメントと呼ぶ。 合成多モードガウスデータの実験により, 完全アライメント法の有効性が検証された。 人間の行動認識におけるクロスモーダルトランスファーの実践的応用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.023689344488105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multimodal alignment constructs a joint latent vector space where modalities representing the same concept map to neighboring latent vectors. We formulate this as an inverse problem and show that, under certain conditions, paired data from each modality can map to equivalent latent vectors, which we refer to as perfect alignment. When perfect alignment cannot be achieved, it can be approximated using the Singular Value Decomposition (SVD) of a multimodal data matrix. Experiments on synthetic multimodal Gaussian data verify the effectiveness of our perfect alignment method compared to a learned contrastive alignment method. We further demonstrate the practical application of cross-modal transfer for human action recognition, showing that perfect alignment significantly enhances the model's accuracy. We conclude by discussing how these findings can be applied to various modalities and tasks and the limitations of our method. We hope these findings inspire further exploration of perfect alignment and its applications in representation learning.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルアライメント(英語版)は、隣り合う潜在ベクトルに同じ概念を表すモジュラリティが写像される連結潜在ベクトル空間を構成する。 これを逆問題として定式化し、ある条件下では、各モジュラリティからペア化されたデータが等価な潜在ベクトルにマッピング可能であることを示す。 完全なアライメントが達成できない場合、マルチモーダルデータ行列の特異値分解(SVD)を用いて近似することができる。 合成多モードガウスデータを用いた実験は、学習されたコントラッシブアライメント法と比較して、完全アライメント法の有効性を検証した。 さらに、人間の行動認識におけるクロスモーダル転送の実践的応用を実証し、完全なアライメントがモデルの精度を大幅に向上させることを示す。 そこで本研究では,これらの知見を様々なモダリティやタスクに適用し,手法の限界について論じる。 これらの発見が、表現学習における完全整合性とその応用のさらなる探求を促すことを願っている。

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