Aprendizaje no supervisado para modalidades faltantes en aprendizaje multimodal
Descubre cómo UL4M4 imputa embeddings faltantes en aprendizaje multimodal mediante clustering no supervisado, logrando F1 >0.7 incluso con >50% de datos
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LWR: aprendizaje multimodal robusto sin reconstruir datos faltantes. Mejora clasificación de cáncer y predicción de supervivencia con multi-omics incompletos.
Descubre cómo la detección activa de modalidad permite recuperar personas en archivos de video con precisión superior al 94%, superando sistemas unimodales y fijos.
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