अपूर्ण डेटा के साथ ऑडियोविज़ुअल भावना पहचान के लिए आत्म-ध्यान समामेलन

इस पत्र में, हम ऑडियोविज़ुअल भावना पहचान के उपयोग मामले के साथ बहु-मोडल डेटा विश्लेषण की समस्या पर विचार करते हैं। हम एक वास्तुकला का प्रस्ताव करते हैं जो कच्चे डेटा से सीखने में सक्षम है और इसके तीन रूपों का वर्णन करते हैं जिनमें भिन्नता मोडल संतुलन तंत्र हैं। जबकि अधिकांश पूर्ववर्ती कार्य हमेशा साक्षात्कार के दौरान दोनों संज्ञानात्मक मॉडलों की उपस्थिति के आदर्श परिदृश्य पर विचार करते हैं, हम उन असंविधानिक सेटिंग्स में मॉडल की मजबूती का आकलन करते हैं जहाँ एक मोडालिटी अनुपस्थित या शोरदार होती है, और इन सीमाओं को मोडालिटी ड्रॉपआउट के रूप में कम करने की एक विधि का प्रस्ताव करते हैं। सबसे महत्वपूर्ण, हम पाते हैं कि इस दृष्टिकोण का पालन न केवल एक मोडालिटी की अनुपस्थिति/शोरदार प्रतिनिधित्व के तहत प्रदर्शन को नाटकीय रूप से बेहतर बनाता है, बल्कि यह मानक आदर्श सेटिंग में प्रदर्शन को भी सुधारता है, प्रतिस्पर्धी विधियों को मात देता है।