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摘要
研究缺失模态下的多模态学习，提出 Latent World Recovery，在共享潜在空间对齐并融合可用模态嵌入。
计算机科学 > 机器学习
[提交于 2026年6月10日]
标题：面向缺失模态多模态学习的潜在世界恢复
View PDF HTML (experimental)摘要：我们研究缺失模态条件下的多模态学习，尤其受到生物科学应用的启发；在这些应用中，作出决策时异构模态往往只能部分获得。我们提出 Latent World Recovery（LWR），这是一个建立在两个关键思想之上的框架：（i）来自不同模态的模态特定嵌入在共享潜在空间中对齐；（ii）通过仅融合在训练和推理时实际可用模态的嵌入来构建统一表示。LWR 不对缺失模态进行插补，也不要求固定的模态集合，而是将每个模态视为对底层潜在状态的部分感知，并直接从观测到的模态中进行可用性感知的表示学习。这种基于邻域的潜在对齐与可用性感知模态融合的结合使得
Subjects:
机器学习（cs.LG）; Artificial Intelligence (cs.AI)
Cite as:
arXiv:2606.12362 [cs.LG]
(or
arXiv:2606.12362v1 [cs.LG] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.12362
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