Multimodal Fusion Method Based on Self-Attention Mechanism

计算机科学 互补性(分子生物学) 融合 领域(数学) 人工智能 张量(固有定义) 融合机制 传感器融合 机器学习 数学 语言学 遗传学 生物 脂质双层融合 哲学 纯数学
作者
Hu Zhu,Ze Wang,Yu Shi,Yingying Hua,Guoxia Xu,Lizhen Deng
出处
期刊:Wireless Communications and Mobile Computing [Wiley]
卷期号:2020: 1-8 被引量:16
标识
DOI:10.1155/2020/8843186
摘要

Multimodal fusion is one of the popular research directions of multimodal research, and it is also an emerging research field of artificial intelligence. Multimodal fusion is aimed at taking advantage of the complementarity of heterogeneous data and providing reliable classification for the model. Multimodal data fusion is to transform data from multiple single-mode representations to a compact multimodal representation. In previous multimodal data fusion studies, most of the research in this field used multimodal representations of tensors. As the input is converted into a tensor, the dimensions and computational complexity increase exponentially. In this paper, we propose a low-rank tensor multimodal fusion method with an attention mechanism, which improves efficiency and reduces computational complexity. We evaluate our model through three multimodal fusion tasks, which are based on a public data set: CMU-MOSI, IEMOCAP, and POM. Our model achieves a good performance while flexibly capturing the global and local connections. Compared with other multimodal fusions represented by tensors, experiments show that our model can achieve better results steadily under a series of attention mechanisms.
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