是的,你可以尝试用同类样本来代替时间序列数据作为构建张量的基础,从而应用秩正则化。但这种方法需要根据你的任务和数据特点合理设计具体的构建方式,确保这种替代方法能够有效捕捉多模态之间的关联。以下是一些可行的思路和潜在问题。
1. 同类样本代替时间序列数据的思路
在时间序列中,样本之间的时间维度提供了顺序关系,而在非时间数据中,可以用同类样本的集合代替时间维度,从而构造张量。
示例:
假设你有一个非时间序列的多模态数据集,每个样本由多种模态组成(如图像、文本、语音)。你可以:
- 将同一类别的样本分组,每组样本形成一个集合。
- 用这些集合的样本替代时间序列中的“时间窗口”,构造张量。
例如:
- 假设你正在处理商品推荐问题,每个商品由**图片(视觉模态)和描述(语言模态)**组成。
- 你可以选取多个属于同一商品类别(如“鞋子”或“手机”)的样本,将这些样本视为同类样本集合。
2. 张量的构建方式
在这种情况下,可以用同类样本作为“模态之间的组合基础”,然后构造张量表示。以下是几种常见的构造方式:
(1)样本堆叠
将同类样本的模态特征堆叠成一个高阶张量:
- 假设每个样本有 3 个模态:图像特征((d_1) 维)、文本特征((d_2) 维)和语音特征((d_3) 维)。
- 对于同类的 (N) 个样本,可以构造一个 (N \times d_1 \times d_2 \times d_3) 的张量。