Concepts de base
多様なデータモダリティからの特徴を融合するための新しいアテンションメカニズム、Flattened Outer Arithmetic Attention(FOAA)が提案されました。
Résumé
Omnia Alwazzanらは、異なるモダリティからの特徴を結合するために外部算術演算子(加算、減算、積、除算)を使用するFOAAという新しいアテンションメカニズムを提案しています。この手法は自己アテンションとクロスアテンションに実装でき、ニューラルネットワークアーキテクチャで再利用可能です。彼らはマルチモーダル腫瘍分類の2つのデータセットでFOAAを評価し、最先端の結果を達成しました。また、他の融合手法よりも優れた特徴を示すことも示しています。この研究は画像診断や予後予測など医療領域での分類タスクに応用される可能性があります。
Stats
FOAAは2つのマルチモーダル腫瘍分類データセットで最先端の結果を達成した。
外部算術演算子(加算、減算、積、除算)に基づくFOAAは他の融合手法よりも優れた特徴を示す。
Citations
"Attention-based approaches offer a promising avenue for integrating multimodal data."
"We propose a novel attention mechanism, called Flattened Outer Arithmetic Attention (FOAA)."
"Our work is inspired by using outer arithmetic operations directly applied to embedded features from each modality for healthcare data fusion."