SHMamba: Structured Hyperbolic State Space Model for Audio-Visual Question Answering
作者: Zhe Yang, Wenrui Li, Guanghui Cheng
分类: cs.AI, cs.MM, cs.SD, eess.AS
发布日期: 2024-06-14 (更新: 2024-07-16)
💡 一句话要点
提出SHMamba模型，利用双曲空间和状态空间模型解决视听问答中的长序列建模难题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 视听问答 多模态学习 双曲几何 状态空间模型 长序列建模
📋 核心要点
- AVQA任务中，多模态数据的复杂关系和长序列建模对现有方法提出了挑战，欧几里得空间和Transformer自注意力机制存在局限性。
- SHMamba模型结合双曲几何和状态空间模型的优势，利用双曲空间表示层次结构，状态空间模型捕捉长序列动态变化。
- 通过自适应曲率双曲对齐模块和跨模态融合块，增强模型对层次结构的理解和跨模态信息的交互，实验证明性能优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于视听问答(AVQA)的结构化双曲状态空间模型SHMamba。AVQA的多模态输入使得特征提取和融合更具挑战性。欧几里得空间难以有效表示数据的多维关系，尤其是在处理树结构或层次结构的数据时。Transformer中的自注意力机制虽然能有效捕捉序列元素间的动态关系，但其窗口建模的局限性和二次计算复杂度降低了其在长序列建模中的有效性。SHMamba利用双曲空间的内在属性来表示视听数据中的层次结构和复杂关系，同时状态空间模型通过全局建模整个序列来捕捉动态变化。此外，引入自适应曲率双曲对齐模块和跨模态融合块，分别增强对层次结构的理解和跨模态信息的动态交换。实验表明，SHMamba以更少的参数和计算成本优于现有方法，参数减少了78.12%，平均性能提高了2.53%，更适合实际应用场景。
🔬 方法详解
问题定义：现有的视听问答(AVQA)方法在处理多模态数据时，难以有效地捕捉数据之间复杂的多维关系，特别是当数据具有树状或层次结构时。Transformer的自注意力机制在处理长序列时，由于其二次计算复杂度，效率较低，且窗口建模能力有限。因此，如何有效地提取和融合视听信息，并对长序列进行建模，是AVQA任务中的一个关键问题。
核心思路：SHMamba的核心思路是结合双曲几何和状态空间模型的优势。双曲空间能够更好地表示具有层次结构的数据，而状态空间模型能够有效地建模长序列的动态变化。通过将视听数据嵌入到双曲空间中，并利用状态空间模型进行序列建模，可以更好地捕捉数据之间的复杂关系和时间依赖性。
技术框架：SHMamba的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视听特征提取模块：用于提取视听数据的特征表示。2) 双曲嵌入模块：将提取的特征嵌入到双曲空间中。3) 状态空间模型：利用状态空间模型对双曲空间中的序列进行建模。4) 自适应曲率双曲对齐模块：用于增强对层次结构的理解。5) 跨模态融合块：用于动态交换跨模态信息。
关键创新：SHMamba的关键创新在于以下几个方面：1) 提出了结构化的双曲状态空间模型，将双曲几何和状态空间模型相结合，用于处理视听问答任务。2) 引入了自适应曲率双曲对齐模块，用于增强对层次结构的理解。3) 设计了跨模态融合块，用于动态交换跨模态信息。
关键设计：SHMamba的关键设计包括：1) 使用庞加莱球模型作为双曲空间的表示。2) 使用Mamba作为状态空间模型的具体实现。3) 自适应曲率双曲对齐模块通过学习一个曲率参数来调整双曲空间的曲率，从而更好地适应数据的层次结构。4) 跨模态融合块使用注意力机制来动态地融合不同模态的信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SHMamba模型在AVQA任务上取得了显著的性能提升。与现有方法相比，SHMamba的参数量减少了78.12%，同时平均性能提高了2.53%。这些结果表明，SHMamba模型能够以更少的计算资源实现更高的性能，更适合实际应用场景。
🎯 应用场景
SHMamba模型在视听问答领域具有广泛的应用前景，例如智能客服、视频内容理解、辅助教育等。该模型能够更好地理解视频内容并回答相关问题，提升人机交互的智能化水平。未来，该模型可以进一步扩展到其他多模态任务中，例如视频摘要、视频检索等，具有重要的实际应用价值和学术研究意义。
📄 摘要（原文）
The Audio-Visual Question Answering (AVQA) task holds significant potential for applications. Compared to traditional unimodal approaches, the multi-modal input of AVQA makes feature extraction and fusion processes more challenging. Euclidean space is difficult to effectively represent multi-dimensional relationships of data. Especially when extracting and processing data with a tree structure or hierarchical structure, Euclidean space is not suitable as an embedding space. Additionally, the self-attention mechanism in Transformers is effective in capturing the dynamic relationships between elements in a sequence. However, the self-attention mechanism's limitations in window modeling and quadratic computational complexity reduce its effectiveness in modeling long sequences. To address these limitations, we propose SHMamba: Structured Hyperbolic State Space Model to integrate the advantages of hyperbolic geometry and state space models. Specifically, SHMamba leverages the intrinsic properties of hyperbolic space to represent hierarchical structures and complex relationships in audio-visual data. Meanwhile, the state space model captures dynamic changes over time by globally modeling the entire sequence. Furthermore, we introduce an adaptive curvature hyperbolic alignment module and a cross fusion block to enhance the understanding of hierarchical structures and the dynamic exchange of cross-modal information, respectively. Extensive experiments demonstrate that SHMamba outperforms previous methods with fewer parameters and computational costs. Our learnable parameters are reduced by 78.12\%, while the average performance improves by 2.53\%. Experiments show that our method demonstrates superiority among all current major methods and is more suitable for practical application scenarios.