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wzjs 2025/8/24 5:29:24

大亚湾住建局网站建设工程规划,培训网站有哪些,天河做网站开发,关于电视剧的网站设计网页内容摘要本文提出了一种基于模态特定因子的高效低秩多模态融合方法（LMF），旨在解决传统张量融合方法中维度和计算复杂度呈指数级增长的问题。通过将权重张量分解为模态特定的低秩因子，LMF实现了线性复杂度的多模态融合&#xff0…

内容摘要

本文提出了一种基于模态特定因子的高效低秩多模态融合方法（LMF），旨在解决传统张量融合方法中维度和计算复杂度呈指数级增长的问题。通过将权重张量分解为模态特定的低秩因子，LMF实现了线性复杂度的多模态融合，并在三个基准数据集上取得了优于或 comparable to state-of-the-art 的结果。实验表明，LMF在保持性能的同时，参数数量减少了 90%，训练速度提升了 3 倍。

关键词：多模态融合；低秩张量分解；模态特定因子；计算效率

1. 引言

多模态数据融合是人工智能领域的核心问题之一，广泛应用于情感分析、语音识别、图像理解等任务。传统方法（如张量融合网络 TFN）通过外积操作捕捉模态间交互，但面临维度灾难和计算复杂度指数级增长的挑战。本文介绍的 Low-rank Multimodal Fusion (LMF) 方法通过低秩张量分解和模态特定因子，将复杂度从指数级降低到线性级，同时保持了 competitive 的性能。多模态数据融合是人工智能领域的核心问题之一，广泛应用于情感分析、语音识别、图像理解等任务。传统方法（如张量融合网络 TFN）通过外积操作捕捉模态间交互，但面临维度灾难和计算复杂度指数级增长的挑战。本文介绍的 Low-rank Multimodal Fusion (LMF) 方法通过低秩张量分解和模态特定因子，将复杂度从指数级降低到线性级，同时保持了 competitive 的性能。

2. 核心方法：低秩多模态融合 (LMF)

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2.1 问题建模

多模态融合可视为多线性函数：
$V_1 \times V_2 \times \dots \times V_M \rightarrow H$
其中 $V_m$ 是模态 $m$ 的向量空间， $H$ 是输出空间。目标是将 $M$ 个单模态表示 ${z_m\}$ 融合为紧凑的多模态表示。

2.2 张量融合的局限性

传统方法通过外积生成高维张量：
$\mathcal{Z} = \bigotimes_{m=1}^M z_m$
随后通过线性层：
$\mathcal{W} \cdot \mathcal{Z} + b$
但张量维度 $\prod_{m=1}^M d_m$ 和参数数量均呈指数增长，导致计算不可行。
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2.3 低秩权重分解

LMF 将权重张量 $\mathcal{W}$ 分解为 $M$ 组模态特定因子：
$\mathcal{W} = \sum_{i=1}^r \bigotimes_{m=1}^M w_m^{(i)}$
其中 $w_m^{(i)}$ 是模态 $m$ 的低秩因子， $r$ 是秩参数。通过这种分解，模型参数从 $O(\prod d_m)$ 降至 $\sum d_m)$ 。

2.4 高效融合计算

利用张量 $\mathcal{Z}$ 和 $\mathcal{W}$ 的并行分解，LMF 避免显式构建高维张量：
$\bigwedge_{m=1}^M \left[ \sum_{i=1}^r w_m^{(i)} \cdot z_m \right]$
其中 $\bigwedge$ 表示逐元素乘积。该式将计算复杂度从 $O(d_y \prod d_m)$ 降至 $O(d_y r \sum d_m)$ 。
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