耦合曼巴：基于耦合状态空间模型的多模态融合增强

耦合曼巴：基于耦合状态空间模型的多模态融合增强 Coupled Mamba: Enhanced Multi-modal Fusion with Coupled State Space Model

页面：13,作者/机构:N/A

简介:这份报告介绍了 Coupled Mamba，一种用于多模态情感分析的创新性多模态融合方法。该方法采用耦合状态空间模型 (SSM) 来增强不同模态之间信息交互。不同于传统的顺序或并行融合策略，Coupled Mamba 通过耦合机制将每个模态表示为一个独立的 SSM，并允许每个模态的状态转移不仅取决于其自身的历史状态，还受到其他模态的当前状态的影响。这种方法有效地捕捉了模态之间的复杂动态交互，尤其是在存在跨模态依赖关系的情况下，从而提高了多模态融合的性能。

报告重点

Coupled Mamba 通过引入耦合机制，有效地模拟了模态之间的动态交互，解决了传统多模态融合方法在处理复杂交互方面的局限性。
该模型采用层次化的结构，由多个 Coupled Mamba 层堆叠而成，每一层包含多个对应不同模态的 Coupled Mamba 块，允许模态特定的编码和状态空间建模。
为了提高效率，Coupled Mamba 采用记忆增强机制，将历史情感状态信息存储在记忆模块中，并在进行状态转换时考虑这些信息，从而更好地捕捉情感状态的动态变化。
在 CMU-MOSI 和 CMU-MOSEI 等公开数据集上的实验结果表明，Coupled Mamba 在 F1-Score 等指标上优于当前最先进的方法，证明了其在多模态情感分析任务上的有效性。
除了性能上的优势外，Coupled Mamba 在效率方面也优于基于 Transformer 的方法，特别是在处理长序列数据时，展现出更低的 GPU 内存使用量和更快的推理速度。

参考图示

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