マルチモーダル学習

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approfondimento - マルチモーダル学習

本稿では、解釈可能性、柔軟性、モジュール性に優れたマルチモーダルデータ処理のための新しい深層階層VAEモデルであるFA-VAEを提案する。

本稿では、視覚言語タスクと視覚中心タスクの両方を単一のエンドツーエンドパラダイム内で処理できる汎用大規模マルチモーダルモデルであるGriffon-Gを提案する。

人間のように、テキストによる対話と複雑な意思決定を同時に行うことができる事前学習済みマルチモーダルモデルVLA4CDを構築する方法とその有効性を示します。

LLMの視覚的な理解能力を高めるために、クロスモーダル理解を用いた新しい事前学習パラダイムを提案する。

マルチモーダル学習における、異なるモダリティ間の学習の不均衡を解消するために、動的に各モダリティの最適化を制御するオンザフライ変調手法を提案する。

マルチモーダル学習において、各モダリティの学習速度を動的に調整する新しいバランス手法である「マルチロス勾配変調」を導入することで、モデルの精度が向上する。

スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いて、言語と視覚の特徴を統一的な表現形式であるスパイク列に統合し、マルチモーダルタスクにおける性能を従来のANNと同等レベルまで引き上げる。

多様体学習を活用した中間融合ネットワークがストレス検出において高い精度を達成することが示されました。

DCIDとH-DCIDの効果的な組み合わせにより、トレーニングフリー最適化がモデルパフォーマンスを向上させることが示されました。

主題：マルチモーダル人間意図理解の偏見を解消するための新しい手法であるSuCIが提案されました。

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