Aprendizaje no supervisado para modalidades faltantes en aprendizaje multimodal
Descubre cómo UL4M4 imputa modalidades faltantes en aprendizaje multimodal usando clustering no supervisado, logrando F1 >0.7 incluso con más del 50% de datos
Descubre cómo UL4M4 imputa modalidades faltantes en aprendizaje multimodal usando clustering no supervisado, logrando F1 >0.7 incluso con más del 50% de datos
Descubre cómo UL4M4 imputa embeddings faltantes en aprendizaje multimodal mediante clustering no supervisado, logrando F1 >0.7 incluso con >50% de datos
Descubre un modelo basado en atención que maneja datos multimodales incompletos para predicciones robustas en robótica. ¡Supera la falta de sensores!
LWR: aprendizaje multimodal robusto sin reconstruir datos faltantes. Mejora clasificación de cáncer y predicción de supervivencia con multi-omics incompletos.