論文の概要: Multimodal Representation Learning and Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20494v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 14:40:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.793383
• Title: Multimodal Representation Learning and Fusion
• Title（参考訳）: マルチモーダル表現学習と融合
• Authors: Qihang Jin, Enze Ge, Yuhang Xie, Hongying Luo, Junhao Song, Ziqian Bi, Chia Xin Liang, Jibin Guan, Joe Yeong, Junfeng Hao,
• Abstract要約: マルチモーダル学習は人工知能の急速に成長する分野である。 異なるソースからの情報を組み合わせることで、機械が複雑なことを理解できるようにする。 この分野が成長を続けるにつれ、マルチモーダル学習は多くの分野を改善することが期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3932300766934226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-modal learning is a fast growing area in artificial intelligence. It tries to help machines understand complex things by combining information from different sources, like images, text, and audio. By using the strengths of each modality, multi-modal learning allows AI systems to build stronger and richer internal representations. These help machines better interpretation, reasoning, and making decisions in real-life situations. This field includes core techniques such as representation learning (to get shared features from different data types), alignment methods (to match information across modalities), and fusion strategies (to combine them by deep learning models). Although there has been good progress, some major problems still remain. Like dealing with different data formats, missing or incomplete inputs, and defending against adversarial attacks. Researchers now are exploring new methods, such as unsupervised or semi-supervised learning, AutoML tools, to make models more efficient and easier to scale. And also more attention on designing better evaluation metrics or building shared benchmarks, make it easier to compare model performance across tasks and domains. As the field continues to grow, multi-modal learning is expected to improve many areas: computer vision, natural language processing, speech recognition, and healthcare. In the future, it may help to build AI systems that can understand the world in a way more like humans, flexible, context aware, and able to deal with real-world complexity.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習は人工知能の急速に成長する分野である。 それは、画像、テキスト、オーディオなど、さまざまなソースからの情報を組み合わせることによって、機械が複雑なことを理解するのを助ける。 それぞれのモダリティの強みを利用することで、マルチモーダル学習により、AIシステムはより強くよりリッチな内部表現を構築することができる。 これらは機械が現実の状況における解釈、推論、意思決定を改善するのに役立ちます。 このフィールドには、表現学習(異なるデータタイプから共有機能を取得する)、アライメントメソッド(モダリティ間での情報にマッチする)、融合戦略(深層学習モデルと組み合わせる)といったコア技術が含まれている。 良好な進展があったが、いくつかの大きな問題が残っている。 異なるデータフォーマットの処理、不完全な入力、敵攻撃に対する防御などです。 研究者は現在、モデルをより効率的かつ容易にスケールできるようにするために、教師なしあるいは半教師付き学習、AutoMLツールなどの新しい方法を模索している。 さらに、より良い評価指標を設計したり、共有ベンチマークを構築したりすることにも注意を払うことで、タスクやドメイン間のモデルパフォーマンスの比較がより簡単になります。 この分野が成長を続けるにつれて、コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、医療など、多モード学習が多くの分野を改善することが期待されている。 将来的には、人間のように世界を理解することができ、柔軟性があり、コンテキストを認識し、現実世界の複雑さに対処できるAIシステムを構築するのに役立つかもしれない。

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