多模态机器学习火热idea汇总!

想发论文,却完全没头绪?那我非常推荐你关注这个潜力方向:多模态机器学习!

它能够把不同模态的数据,映射到统一的高维向量空间,实现模态间的语义对齐,从而促进模态间的相互理解,提高模型的性能。多媒体内容理解、医疗健康、自动驾驶、情感分析等领域都离不开它。也因此,其在NeurIPS、ICML、CVPR等顶会上都有多篇成果!

但其也面临诸多挑战:模态间的不一致性、计算资源的限制、模型的可解释性等。同时这也给我们论文创新提供了可发挥的空间!

为让大家能够紧跟领域前沿,掌握领域主流研究方法,我给大家准备了12种创新思路,原文和源码都有。

论文原文+开源代码需要的同学看文末

论文:MuSe-GNN: Learning Unified Gene Representation From Multimodal Biological Graph Data
内容

该论文介绍了一种名为 MuSe-GNN 的新型模型,旨在通过结合多模态机器学习和深度图神经网络(GNNs),从单细胞测序和空间转录组数据中学习统一的基因表示。该模型利用82个训练数据集构建信息丰富的图结构,并通过加权相似性学习和对比学习策略,将不同数据中的基因嵌入到联合空间中,从而捕捉基因在不同上下文中的功能相似性。

论文:A Concept-based Interpretable Model for the Diagnosis of Choroid Neoplasias using Multimodal Data
内容

该论文介绍了一种基于多模态数据的可解释性模型------多模态医学概念瓶颈模型(MMCBM),用于诊断罕见眼底肿瘤,构建了迄今为止最大的包含750名患者的多模态数据集,涵盖了荧光素眼底血管造影(FA)、吲哚青绿血管造影(ICGA)和超声(US)三种影像学检查方式。MMCBM通过从放射学报告中提取与领域专家见解相结合的概念,实现了对三种脉络膜肿瘤类型的区分。

论文:4M: Massively Multimodal Masked Modeling
内容

该论文介绍了一种名为 4M 的多模态训练框架,旨在通过统一的 Transformer 编码器-解码器架构和掩码建模目标,训练能够处理多种输入/输出模态(如文本、图像、几何和语义信息)的通用视觉模型。4M 通过将不同模态映射为离散标记,并在小批量随机子集上进行掩码建模,实现了模型的可扩展性。

论文:Deep Imbalanced Learning for Multimodal Emotion Recognition in Conversations
内容

该论文提出了一种名为CBERL的模型,用于解决多模态对话情感识别(MERC)中的数据不平衡问题。CBERL 通过数据增强、深度联合变分自编码器(DJVAE)和多任务图神经网络(MGNN)等方法,从数据增强、采样策略和损失敏感性三个层面缓解数据不平衡问题,同时融合多模态特征并提取上下文语义信息。

关注下方《人工智能学起来》

回复"多模机器"获取全部论文+开源代码

码字不易,欢迎大家点赞评论收藏

相关推荐
lilye662 小时前
精益数据分析(10/126):深度剖析数据指标,驱动创业决策
大数据·人工智能·数据分析
CodeJourney.4 小时前
Python数据可视化领域的卓越工具:深入剖析Seaborn、Plotly与Pyecharts
人工智能·算法·信息可视化
Acrelgq234 小时前
工厂能耗系统智能化解决方案 —— 安科瑞企业能源管控平台
大数据·人工智能·物联网
Lucifer三思而后行4 小时前
零基础玩转AI数学建模:从理论到实战
人工智能·数学建模
_一条咸鱼_6 小时前
Python 数据类型之可变与不可变类型详解(十)
人工智能·python·面试
_一条咸鱼_6 小时前
Python 入门之基本运算符(六)
python·深度学习·面试
_一条咸鱼_6 小时前
Python 语法入门之基本数据类型(四)
人工智能·深度学习·面试
2201_754918416 小时前
卷积神经网络--手写数字识别
人工智能·神经网络·cnn
_一条咸鱼_6 小时前
Python 用户交互与格式化输出(五)
人工智能·深度学习·面试
_一条咸鱼_6 小时前
Python 流程控制之 for 循环(九)
人工智能·python·面试