Seunghan Lee

Seunghan Lee

Deep Learning, Data Science, Statistics

Multimodal Learning (1) Multimodal Representations

참고 논문 :

Baltrušaitis, Tadas, Chaitanya Ahuja, and Louis-Philippe Morency. “Multimodal machine learning: A survey and taxonomy.” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 41.2 (2018): 423-443.


Contents

  1. Abstract
  2. Introduction
  3. Multimodal Representations
    1. Unimodal Representation
    2. Multimodal Representation의 2 종류
    3. Joint representation 모델
    4. Coordinated representation 모델
    5. 요약
  4. Translation
    1. Example-based
    2. Generative approaches
  5. Alignment
    1. Explicit alignment
    2. Implicit alignment
    3. 요약
  6. Fusion
    1. Model-agnostic approaches
    2. Model-based approaches
    3. 요약
  7. Co-learning
    1. Parallel data
    2. Non-parallel data
    3. Hybrid data
    4. 요약
  8. Conclusion


0. Abstract

우리가 얻게 되는 데이터는 수 많은 source에서 온다! (Multimodalities)

Multimodal Learning의 challenges :

  • 1) representation
  • 2) translation
  • 3) alignment
  • 4) fusion
  • 5) co-learning


1. Introduction

이 논문에서는 3가지 multimodality에 집중!

  • 1) natural language ( written & spoken )
  • 2) visual signals ( images & videos )
  • 3) vocal signals


Multimodal ML의 목표 :

  • build models that can process/relate informations from multiple modalities


[ 5가지 challenges ]

1) representation

  • multimodal data를 얼마나 잘 축약(represent/summarize)하는지
  • “잘 축약하다” = 서로 다른 데이터의 “상호보완성/중복성을 잘 캐치한다”


2) Translation

  • 하나의 modality에서 다른 modality로 translate!
  • 단 하나의 정답만 존재하는 것은 X


3) Alignment

  • 여러 modality 사이의 relation 파악

    ( = measure similarity )


4) Fusion

  • 여러 modality의 데이터를 잘 join하여 예측을 수행
  • ex) 입모양을 통해, 하고 있는 말 예측하기


5) Co-learning

  • “transfer knowledge between modalities”
  • 정보가 풍부한 특정 modality를 사용하여, 정보가 부족한 다른 modality 보완!


figure2


2. Multimodal Representations

핵심 : “다른 modality의 데이터를 어떻게 combine하여 좋은 representation으로 나타낼까?”

좋은 representation이란?

  • smoothness
  • temporal & spatial coherence
  • sparsity
  • Similarity in the representation space를 통해 검증하기!


(1) Unimodal Representation

  • 이미지) CNN
  • 음성)
    • speech recognition) MFCC (Mel-frequency cepstral coefficients)
    • para-linguistic analysis) RNN
  • 텍스트)
    • (구) count based
    • (신) word-embedding

\(\rightarrow\) 여태까지는, multimodal representation이라하면. 단지 이 unimodal representation들을 concatenate하는 것에 불과했었다. 하지만 최근에 다양한 방법론들이 제안되고 있음!


(2) Multimodal Representation의 2 종류

  • Joint Representation
  • Coordinated Representation

figure2


a) Joint representation

  • unimodal representation을 같은 space에 combine시킴
  • \(\mathbf{x}_{m}=f\left(\mathbf{x}_{1}, \ldots, \mathbf{x}_{n}\right)\).
    • \(f\) : DNN, RBM, RNN,…

  • 주로 사용하는 때 : training & inference step에서 모두 multimodal data가 존재할 때

  • 3가지 모델
    • 1) Neural Networks (NN)
    • 2) Probabilistic Graphical Models (PGM)
    • 3) Sequential Representation


b) Coordinated representation

  • unimodal signal을 각각 따로 처리하고, 특정 similarity constraint를 사용하여 그들을 coordinated space상응로 가져옴
  • \(f\left(\mathrm{x}_{1}\right) \sim g\left(\mathrm{x}_{2}\right)\).
    • 각각의 modality는 자신만의 function (위의 \(f,g\))가 있음
    • 각각의 결과로 나온 space는 서로 coordinated 되어 있음 ( notation : \(\sim\) )
      • ex) cosine distance 최소화, correlation 최대화, 서로 다른 space간에 partial order enforce
  • 주요 모델
    • 4) Similarity models
    • 5) Structured Coordinated Space models


(3) Joint representation 모델

모델 1) Neural Networks (NN)

  • end-to-end 학습 ( representation & prediction 한번에 )

  • Pre-train하여 사용

    1) ( Ngiam et al ) Autoencoders 사용

    • (1) Stacked denoising AE 사용하여 modality 각각 따로 represent
    • (2) 그런 뒤 Multimodal representation로 fuse ( 또 다른 AE 사용해서 )

    2) Silberer and Lapata

    • Multimodal autoencoder for the task of semantic concept grounding

    • 사용 loss function :

      • 요소 1) Reconstruction loss
      • 요소 2) representation to predict object labels ! 여기서 발생한 loss

  • Fine-tune the resulting representation

  • NN의 장/단점

    • 장) pre-train 사용가능
    • 단) data 양 부족한 경우


모델 2) Probabilistic Graphical Models (PGM)

  • latent random variable 사용하여 representation 생성

  • 1) DBM (deep Boltzmann machines)

    • 학습 과정에서 label 달린 데이터 필요 없음!

    • probabilistic한 모델이나, determistic NN으로 바꿀 수도 있음

      ( but generative 속성 사라짐 )

  • 2) Multimodal DBN (deep belief networks) ( Srivastava and Salakhutdinov )

  • 3) DBN을 각 modality에 적용한 이후, combine하여 joint representation 생성 (Kim et al.)

  • 4) Multimodal DBN을 Multimodal DBM으로 확장 ( Srivastava and Salakhutdinov )

    • low level representation에서 modality 끼리 서로 영향 주고받음

  • 그 밖에도 다양한 적용 사례…


Multimodal DBM의 장/단점

  • 장점) generative 속성
    • missing data 다루기 good)
    • 한 modality의 데이터를 통해, 다른 modality의 데이터 생성 가능!
  • 단점) computational cost
    • variational training method 사용해서 해결 노력


모델 3) Sequential Representation

  • fixed length 데이터가 아닌 경우! (sequential data)
  • RNNS, LSTMs
    • hidden state at time stamp \(t\) : \(t\)시점까지의 “summarization”으로 볼 수 있음
    • 단지 unimodal domain에 국한되어 있는 건 X
  • Multimodal Representation using RNNs ( Cosi et al )


(4) Coordinated representation 모델

앞서 말했듯이, 각 modality에서 각자의 representation을 학습한다 ( with constraint )

constraint : “enforce similarity between representations”


모델 4) Similarity Models

  • 목표 : “minimize distance between modalities in the coordinated space”

    • ex) “사진” 강아지와, “단어” 강아지의 거리가 가깝도록!

  • 1) WSABIE (web scale annotation by image embedding)

    • 데이터 : 이미지 & 주석(설명)
    • simple linear mapping
    • inner product \(\rightarrow\) cosine distance 사용

    ( 최근에는 Neural Networks… “end-to-end” )

  • 2) DeViSE (deep visual-semantic embedding)

    • WSABIE와 비슷한 inner product / ranking loss function
    • NN 사용하여 더 complex한 image & word embedding

  • 3) DeViSE에 LSTM 적용 & pairwise ranking loss 사용 ( Kiros et al )

  • 그 밖에도, 이미지 대신 비디오 사용한 모델들도 등장

\(\rightarrow\) 지금까지 언급한 위의 모델들은 representation들 사이의 “similarity”를 enforce함.


모델 5) Structured Coordinated Space models

  • similarity enforce 보다 더 나아가서, 추가적인 constraint 부여

    ex) hashing, cross-modal retrieval, image captioning

  • 주로 cross-modal hashing에서 사용

    • “compression of high-dimension data into compact binary codes with similar binary codes for similar objects”

  • Hashing 세 가지 요건

    • a) N-차원의 Hamming Space (binary representation)
    • b) 같은 object, 다른 modalities : 비슷한 hash code 가져야
    • c) space는 similarity preserving해야

  • a) DNN 적용 ( Jiang and Li )

    • binary space between 문장 & 이미지

  • b) LSTM ( Cao et al )

    • outlier insensitive bit-wise margin loss
    • relevance feedback based semantic similarity constraint

  • c) CCA based model (Canonical Correlation Analysis)

    • 핵심 : random variable 사이의 correlation을 maximize하는 linear projection 계산

    • extensions ) CCA를 non-linear하게!

      • KCCA (Kernel CCA) : reproducing kernel Hilbert space 사용

        ( RKHS는 여기 참고 : https://hgmin1159.github.io/dimension/nonlineardr/ )

        nonparametric하기 때문에 scalability 안좋음…

      • DCCA (Deep CCA)

        KCCA의 scalability 문제 해결 + 더 나은 성능!

    • CCA 모델들 요약 :

      • “unsupervised technique”
      • “only optimize correlation over the representations”

    • Deep canonically correlated autoencoder

      • AE based reconstruction term 또한 추가!

        ( representation으로 하여금 modality specific info 또한 잡아낼 수 있게끔 함 )

    • 그 외) Semantic correlation maximization method…

      \(\rightarrow\) CCA와 cross-modal hashing의 combination 가능케함!


(5) 요약

figure2

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