ज्यामितीय मल्टीमोडल कांट्रास्टिव प्रदर्शन अध्ययन

मल्टीमोडल डेटा के ऐसे प्रदर्शन का अध्ययन करना जो जानकारीपूर्ण और परीक्षा के समय में गायब रहने वाली मोडालिटीज़ के प्रति मजबूत हो, एक चुनौतीपूर्ण समस्या बनी हुई है क्योंकि विभिन्न चैनलों से प्राप्त डेटा में अंतर्निहित विविधता होती है। इसे संबोधित करने के लिए, हम एक नये ज्यामितीय मल्टीमोडल कांट्रास्टिव (GMC) प्रदर्शन अध्ययन विधि का प्रस्ताव करते हैं जिसमें दो मुख्य घटक होते हैं: i) एक दो-स्तरीय वास्तुकला जिसमें मोडालिटी-विशिष्ट मूल एनकोडर होते हैं, जो असीमित संख्या में मोडालिटीज़ को एक निश्चित आयाम वाले मध्यस्थ प्रदर्शन में प्रोसेस करने की अनुमति देते हैं, और एक साझा प्रक्षिप्ति शीर्ष, जो मध्यस्थ प्रतिनिधित्व को एक गुप्त प्रतिनिधित्व स्थान में मानचित्रित करता है; ii) एक मल्टीमोडल कांट्रास्टिव हानि फ़ंक्शन जो सीखे गए प्रदर्शनों की ज्यामितीय संरेखण को प्रोत्साहित करता है। हम प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करते हैं कि GMC प्रदर्शन सेमांटिक रूप से समृद्ध हैं और तीन विभिन्न शिक्षा समस्याओं में गायब मोडालिटी जानकारी के साथ सर्वोत्तम प्रदर्शन करते हैं, जिसमें भविष्यवाणी और सुदृढीकरण सीखने के कार्य शामिल हैं।