原文:CMTF:用于金融市场预测的跨模态时间融合框架 准确的金融市场预测需要多样化的数据源,包括历史价格趋势、宏观经济指标和金融新闻。现有方法通常独立处理这些数据,未能有效建模其交互。 本文提出了跨模态时间融合(CMTF)框架,集成异构金融数据以提高预测准确性。实验表明,CMTF在预测上优于多种基线模型,提升了精度、召回率和F1分
融合过程需考虑模态间的相关性和互补性。数据预处理对跨模态融合效果有着重要影响。特征选择方法在跨模态融合中至关重要。跨模态融合有助于丰富信息表达,提高模型性能。融合策略的选择取决于具体的应用场景和数据特点。多模态数据的同步采集有助于精准融合。模态间的权重分配是跨模态融合的关键环节。 融合后的信息能够...
如何有效整合不同模态数据的内在关联,构建高效的跨模态融合模型,成为突破人工智能认知边界的关键路径。以视觉语言导航系统为例,机器人需同时解析用户自然语言指令与环境三维点云数据,通过跨空间特征映射技术,将语义信息与视觉场景进行深度绑定,最终生成精确的导航路径规划。 多模态数据的特征提取需要建立统一的表征空间。
跨模态学习是一种将来自不同感知模态的数据进行融合的方法。感知模态可以包括图像、语音、文本等多种形式的数据。跨模态学习的目标是通过融合多种感知模态的信息,提高模型的性能和泛化能力。跨模态学习可以应用于多种任务,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。 深度学习方法在跨模态学习中的应用 深度学习方法在跨模态...
跨模态Transformer的核心在于其独特的架构和跨模态注意力机制。具体来说,该模型主要包括以下几个部分: 嵌入层:将不同模态的原始数据转换为统一的向量表示,为后续的跨模态融合奠定基础。 跨模态注意力层:通过引入跨模态注意力机制,使模型能够同时关注来自不同模态的信息,并捕捉它们之间的内在联系。 编码层:利用Transforme...
首次系统性研究 MLLMs 内部的跨模态信息流动,揭示视觉信息如何通过多个阶段传播并影响最终预测。 提出"两阶段融合+最终传播"的跨模态信息流动模式,并在多个 SOTA MLLMs 中验证其普遍性。 采用注意力屏蔽(Attention Knockout)方法,精确分析视觉信息在 MLLMs 不同层级的影响。 提升MLLMs 的可解释性,为多模态交互建模...
跨模态数据自融合方法：① 跨模态数据自融合旨在将不同模态的数据，如文本、图像、音频等，在不依赖外部过多干预的情况下，实现有效的融合，挖掘出数据间潜在的关联和价值 。以一个智能安防场景为例，其中涉及到视频监控画面（图像模态）以及现场的语音报警信息（音频模态）。跨模态数据自融合方法就是要让系统自动把...
在现代科技迅猛发展的背景下,人工智能(AI)技术正在逐渐渗透到各个领域,改变着我们的生活方式和工作模式。AI写作作为其中的一项重要应用,正以前所未有的速度推动着创作领域的变革。而跨模态融合技术的引入,更是为AI写作开启了一个多感官创作的新时代。 跨模态融合(Cross-modal Fusion)是一种结合多种模态(如文本、图...
跨模态图像融合技术在医疗影像中的融合研究 医学影像技术快速发展过程中，不同成像设备生成的图像往往存在互补性。CT图像擅长显示骨骼结构，MRI对软组织分辨率更高，PET能反映代谢活跃区域。将这些模态的图像信息有机融合，形成更全面的病理视图，成为提升诊疗精度的关键突破点。当前主流融合技术分为像素级与特征级两类。...
1. 数据表示与融合 在跨模态学习中，首先需要解决的问题是如何将来自不同模态的数据表示为可以相互比较的形式。通常采用的方法包括：统一表示法：将不同模态的数据转换成统一的特征空间，使得它们可以在同一个维度上进行比较。联合嵌入模型：通过学习一个共享的嵌入空间，使得不同模态的数据能够在该空间内互相匹配。2....