Low-Rank Multimodal Fusion Master
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简介：
Low-Rank Multimodal Fusion Master是一种先进的低秩多模态融合技术，旨在高效地整合不同类型的感官数据（如视觉和听觉信息），通过降低维度保持关键特征，实现更精准的数据分析与模式识别。
低等级多模式融合
Liu 和 Shen 等人提出的“具有模态特定因素的高效低秩多模态融合”方法在 ACL 2018 上进行了介绍。
依赖关系：
- Python 2.7（现在实验性地支持Python 3.6+）
- torch=0.3.1
- sklearn
- numpy
您可以通过运行 `python -m pip install -r requirements.txt` 来安装所需的库。
实验数据：
处理后的实验数据（CMU-MOSI，IEMOCAP，POM）可以从指定位置下载。请将下载的数据集放置在项目的 data 目录中。
请注意，在声学特征中可能存在 NaN 值，请将其替换为 0。
训练模型：
要运行代码进行实验（网格搜索），可以使用脚本 train_xxx.py 。这些脚本具有一些命令行参数，如下所示：
`--run_id`: 用户指定的唯一ID，用于确保保存的数据和日志文件具有唯一的标识符。
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