AI用語集
人工知能の完全辞典
Co-attention Mechanism
双方向注意機構で、二つのモダリティが同時に相互に注意を向けるアーキテクチャ。対称的な相互作用と情報の相互理解を可能にする。
Fusion Attention
異なるモダリティの表現を動的に組み合わせる注意技術。各データポイントに対して文脈に応じた融合重みを学習する。
Self-Attention Multimodal
各モダリティ要素が、結合空間内の他のモダリティ要素も含む全ての要素に対して相対的重要性を計算するメカニズム。
Bilinear Attention
双一次変換を使用してモダリティ間の複雑な相互作用をモデル化し、非線形関係を捕捉する注意方法。
Attention Alignment
注意マップを使用して異なるモダリティのセグメント間の意味的整合を取るプロセス。空間的または時間的対応関係を特定する。
Modality-specific Attention
各モダリティの固有特性に適応した注意メカニズム。データタイプに応じた情報選択を最適化するために個別のパラメータを使用する。
Dynamic Attention Weighting
文脈的関連性とマルチモーダル情報の信頼性に基づいて、各入力に対して注意重みをリアルタイムで自動調整するシステム。
Multi-head Cross-modal Attention
マルチヘッド注意の拡張で、各ヘッドが異なる種類のモダリティ間関係の捕捉に特化し、より豊かで多様な表現を実現する。
アテンションボトルネック
固定次元ベクトルへのマルチモーダル情報の選択的圧縮を強制するアテンションレイヤーで、最も関連性の高い特徴のみを保持する。
ゲート付きマルチモーダルアテンション
学習可能なゲートを使用してモダリティ間の情報フローを選択的に制御するメカニズムで、マルチモーダル統合の微調整を可能にする。
適応的アテンションネットワーク
各モダリティの情報の品質と可用性に基づいて動的にアテンション戦略を調整するニューラルネットワーク。
アテンションフュージョンレイヤー
学習された重みを使用して複数のマルチモーダルアテンションメカニズムの出力を組み合わせ、最終的な表現を最適化する特殊レイヤー。
スパースクロスモーダルアテンション
最も関連性の高い特徴のサブセットのみに焦点を当てるクロスモーダルアテンションの変種で、計算複雑性を低減しながら重要な関係を保持する。
時間的マルチモーダルアテンション
シーケンシャルデータにおける同期または非同期のモダリティ間の時間的依存関係をモデル化する特殊なアテンションメカニズム。
アテンション誘導特徴選択
アテンション重みをガイドとして使用して、融合前に各モダリティから最も情報量の多い特徴を動的に選択するプロセス。