关于多模态与单模态机器学习之间更强的计算分离

Apr, 2024

关于多模态与单模态机器学习之间更强的计算分离

On Stronger Computational Separations Between Multimodal and Unimodal Machine Learning

Ari Karchmer

TL;DR多模式机器学习与单模式学习的理论模型、计算分离以及平均情况的计算分离是本篇论文的主要研究内容。

Abstract

In multimodal machine learning, multiple modalities of data (e.g., text and images) are combined to facilitate the learning of a better machine learning model, which remains applicable to a corresponding unimodal task (e.g., text generation). Recently, →

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发现论文，激发创造

多模式学习的计算优势

人类感知本身具有多模态特性。同样地，当机器对经验世界进行解读时，它们的学习过程也应该是多模态的。最近在实证多模态学习方面取得的显著成功突显了理解这一范式的重要性。然而，多模态学习的坚实的理论基础长期以来一直困扰着该领域。本研究基于 Lu (2023) 近期的研究结果，展示了多模态学习相对于单模态学习在样本复杂性上的优势，但还存在一个基本问题：多模态学习是否也在计算上具备优势？本文开始对多模态学习的计算益处进行研究。我们证明，在特定条件下，多模态学习在计算方面能够以指数级超越单模态学习。具体地，我们提出了一个对单模态学习而言是 NP-hard 的学习任务，但可以由多模态算法在多项式时间内解决。我们的构建基于对两个半空间交点问题的新颖修改。

Sep, 2023

多模式学习理论

研究多模态学习算法的泛化性质，发现与单一模态学习相比，多模态学习可以达到更好的泛化界限，最多可以提高到 O (√n) 倍，其中 n 代表样本大小。

Sep, 2023

无标注多模态数据下的多模态学习：保证和应用

本研究通过信息论方法对半监督学习中多模态交互的量化和分析，提出自下界和自上界的措施，并探讨了两个半监督多模态应用

Jun, 2023

多模态学习的深度度量损失

我们介绍了一种新的多模态学习损失范式，根据模态的贡献将实例分组，以防止过拟合引起的低效学习，并高效优化多模态模型，实验证明我们的损失提高了最近模型的性能。

Aug, 2023

多模态机器学习：概述与分类

多模态机器学习作为一个充满潜力的多学科领域，在不断发展和完善，其普遍的分类包括：表示、翻译、对齐、融合和协同学习。该研究旨在通过共性的分类方式，综合总结目前该领域的研究进展，以期为未来的研究指明方向。