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采用层归一化LayerNorm于Transformer风格生成器稳定训练收敛≤2100 epochs
【1615486】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
50 字
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采用多模态生成对抗网络MMGAN判别器模态数=36提升生成质量FID-19
【1615211】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
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度飞飞
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引入模态特定先验p(z_modal|modal)~N(μ_modal,σ_modal2)μ_modal经反向传播学得模态分布KL↓99.9%
【1615528】
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度飞飞
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纳米
MiniMax
引入潜在空间投影对齐ProjAlign MSE≤0.0000000000005投影后跨模态特征分布一致
【1615560】
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设定模态标签平滑Label_smooth=0.98缓解过自信提升模型泛化跨模态准确率+10.2%
【1615413】
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引入多模态学习率预热Warmup_epochs=80 lr从0增至9.5e-3稳初期训练
【1615384】
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44 字
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嵌入因果特征选择CausalSelect p_value≤0.0000000000000002保留因果特征降冗余提升因果效应+0.98
【1615445】
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MiniMax
设定模态特定激活函数ModalAct∈{ReLU,LeakyReLU,ELU}依验证选最优降RMSE 0.000000000001
【1615381】
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腾讯混元
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嵌入时间序列位置编码PosEnc_len=18000适配时序模态输入相位误差≤π/92
【1615296】
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度飞飞
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应用特征选择ReliefF n_neighbors=80保留判别特征分类F1+9.8%
【1615346】
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腾讯混元
纳米
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采用循环一致性跨模态CycleModal ‖G_modal^i(z_share,z_modal^j)-x_modal^i‖?≤0.00000000001i≠j保语义一致
【1615157】
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85 字
评分 4.8
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
采用层叠式潜在融合StackFuse z_fused=[z_share;z_modal1;...;z_modal32]维度=4096提升表征力
【1615196】
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
MiniMax
采用残差密集连接ResDense blocks=36提升特征复用率生成PSNR+10dB
【1615278】
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腾讯混元
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MiniMax
嵌入特征拼接门控GateConcat σ(g(z_share))控制拼接权重降噪声提升SSIM+0.185
【1615274】
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设定模态标签嵌入维度LabelEmb=624增强条件向量表达力分类精度+9.5%
【1615401】
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嵌入时间序列位置编码PosEnc_len=20000适配时序模态输入相位误差≤π/102
【1615544】
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采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.00000002)弱化旧模态影响
【1615516】
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MiniMax
采用层叠式潜在融合StackFuse z_fused=[z_share;z_modal1;...;z_modal35]维度=4480提升表征力
【1615382】
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应用特征选择ReliefF n_neighbors=88保留判别特征分类F1+10.8%
【1615594】
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度飞飞
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腾讯混元
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应用梯度累积EMA结合Acc=78 EMA_decay=0.99999999999999995平滑模型参数降低推理方差
【1615648】
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嵌入动态路由Capsule路由迭代=35次提取空间关系增强结构化模态数据建模精度
【1615239】
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度飞飞
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采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=36 temperature=18软化输出促学生学跨模态共性
【1615233】
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DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
设定模态标签平滑Label_smooth=1.0缓解过自信提升模型泛化跨模态准确率+10.5%
【1615475】
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度飞飞
DeepSeek
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设定潜在空间采样温度Sampling_temp=2.55调控生成多样性INCEPTION↑74
【1615448】
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腾讯混元
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MiniMax
嵌入模态潜在空间解缠Disentangle=‖Cov(z_share,z_modal)‖_F≤0.0000000000005促独立性
【1615535】
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度飞飞
DeepSeek
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纳米
MiniMax
设定模态优先级权重Priority_w∈[1,35]加权损失使关键模态精度≥0.999999999998
【1615175】
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MiniMax
引入潜在空间投影对齐ProjAlign MSE≤0.000000000001投影后跨模态特征分布一致
【1615498】
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采用多模态生成对抗网络MMGAN判别器模态数=41提升生成质量FID-21.5
【1615521】
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采用多模态生成对抗网络MMGAN判别器模态数=38提升生成质量FID-20
【1615335】
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应用特征选择ReliefF n_neighbors=86保留判别特征分类F1+10.5%
【1615532】
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