論文の概要: AlignMamba-2: Enhancing Multimodal Fusion and Sentiment Analysis with Modality-Aware Mamba
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18462v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 03:47:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.94665
- Title: AlignMamba-2: Enhancing Multimodal Fusion and Sentiment Analysis with Modality-Aware Mamba
- Title（参考訳）: AlignMamba-2:Modality-Aware Mambaによるマルチモーダル核融合とセンチメント分析
- Abstract要約: マルチモーダル融合と感情分析のための効率的かつ効率的なフレームワークである textbfAlignMamba-2 を提案する。
提案手法では, 最適輸送距離と最大平均離散度の両方を用いてモデルを正規化する2つのアライメント戦略を導入する。
さらに重要なことは、モダリティに特有かつモダリティに偏ったエキスパートによるMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用したModality-Aware Mamba層を設計することです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.52470564147458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the era of large-scale pre-trained models, effectively adapting general knowledge to specific affective computing tasks remains a challenge, particularly regarding computational efficiency and multimodal heterogeneity. While Transformer-based methods have excelled at modeling inter-modal dependencies, their quadratic computational complexity limits their use with long-sequence data. Mamba-based models have emerged as a computationally efficient alternative; however, their inherent sequential scanning mechanism struggles to capture the global, non-sequential relationships that are crucial for effective cross-modal alignment. To address these limitations, we propose \textbf{AlignMamba-2}, an effective and efficient framework for multimodal fusion and sentiment analysis. Our approach introduces a dual alignment strategy that regularizes the model using both Optimal Transport distance and Maximum Mean Discrepancy, promoting geometric and statistical consistency between modalities without incurring any inference-time overhead. More importantly, we design a Modality-Aware Mamba layer, which employs a Mixture-of-Experts architecture with modality-specific and modality-shared experts to explicitly handle data heterogeneity during the fusion process. Extensive experiments on four challenging benchmarks, including dynamic time-series (on the CMU-MOSI and CMU-MOSEI datasets) and static image-related tasks (on the NYU-Depth V2 and MVSA-Single datasets), demonstrate that AlignMamba-2 establishes a new state-of-the-art in both effectiveness and efficiency across diverse pattern recognition tasks, ranging from dynamic time-series analysis to static image-text classification.
- Abstract（参考訳）: 大規模事前学習モデルの時代には、特に計算効率とマルチモーダル不均一性に関して、特定の感情的コンピューティングタスクに対する一般的な知識を効果的に適応させることが課題である。
Transformerベースの手法は、モーダル間の依存関係のモデリングに優れているが、その2次計算の複雑さは、長いシーケンスデータでの使用を制限する。
マンバベースのモデルは、計算的に効率的な代替手段として現れてきたが、その固有のシーケンシャルスキャン機構は、効果的なクロスモーダルアライメントに不可欠な、グローバルで非シーケンシャルな関係を捉えるのに苦労している。
これらの制約に対処するために,マルチモーダル融合と感情分析のための効率的かつ効率的なフレームワークである \textbf{AlignMamba-2} を提案する。
提案手法では, 最適輸送距離と最大平均離散度の両方を用いてモデルを正規化し, 推定時間オーバーヘッドを発生させることなく, モダリティ間の幾何的および統計的整合性を推し進める2つのアライメント戦略を導入する。
さらに重要なことは、Mixture-of-Expertsアーキテクチャを使ったModality-Aware Mambaレイヤを設計し、Mixture-of-ExpertsアーキテクチャとModality-specificおよびModality-Sharedのエキスパートを用いて、融合プロセス中にデータ不均一性を明示的に処理する。
動的時系列(CMU-MOSIデータセットとCMU-MOSEIデータセット)や静的画像関連タスク(NYU-Depth V2データセットとMVSA-Singleデータセット)を含む4つの挑戦的なベンチマークに関する大規模な実験は、AlignMamba-2が動的時系列分析から静的画像テキスト分類まで、様々なパターン認識タスクの有効性と効率の両方において、新たな最先端技術を確立することを実証している。
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