在碎片化阅读充斥眼球的时代,越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考. 在这个栏目里,你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点,时刻紧跟 AI 前沿成果. 点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区,查看更多最新论文推荐. 这是 PaperDaily 的第 71 篇文章 本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @jamiechoi.本文主要讨论自适应的注意力机制在 Image Caption 中的应用.作者提出了带有视觉标记的自适应 Attention 模型,在每一个 tim

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".

论文介绍:Unified Adaptive Relevance Distinguishable Attention Network for Image-Text Matching (统一的自适应相关性可区分注意力网络)IEEE Trans. MultiMedia 主要优势: 1)首次提出一种自适应的相关性区分注意力学习框架.在对比学习的相对概念下,通过将注意力阈值也统一到学习过程,实现一种相互提升的优化方式,能够在学习更具备对齐区分性的特征嵌入同时,获取最优的注意力区分阈值. 2)通过自适应学习

一．前言 申明:WPF自定义控件与样式是一个系列文章,前后是有些关联的,但大多是按照由简到繁的顺序逐步发布的等,若有不明白的地方可以参考本系列前面的文章,文末附有部分文章链接. 本文主要内容: 自定义Window窗体样式: 基于自定义窗体实现自定义MessageBox消息提示框: 二．自定义Window窗体样式 自定义的Window窗体效果:   因为WPF默认的窗体比较简陋,大都需要自己实现Window窗体样式效果,基本思路很简单: 第一步:干掉默认样式:WindowStyle = Windo

CSS代码:以下两处代码是NEC中CSS初始化样式和功能性样式.今后的NEC研究中,默认这两处是引用的. /* 这是CSS reset 代码 --- 初始化样式 */ /* reset */ html,body,h1,h2,h3,h4,h5,h6,div,dl,dt,dd,ul,ol,li,p,blockquote,pre,hr,figure,table,caption,th,td,form,fieldset,legend,input,button,textarea,menu{;;} heade

在上一篇博客中介绍的论文"Show and tell"所提出的NIC模型采用的是最"简单"的encoder-decoder框架,模型上没有什么新花样,使用CNN提取图像特征,将Softmax层之前的那一层vector作为encoder端的输出并送入decoder中,使用LSTM对其解码并生成句子.模型非常直观,而且比常规的encoder-decoder框架还要简单一点(图像特征只在开始时刻输入了decoder,此后就不输入了),但是训练的过程非常讲究,因此取得了20

http://www.aichengxu.com/iOS/11143168.htm 一.准备数据 (这是一个元组,第一个元素为英雄的名字;第二个元素为英雄头像图片的名字,格式为.PNG,如果为其他的格式,则需要将格式写出来:第三个元素为英雄常用说语句:第四个为英雄介绍.) data = ([“阿狸”,”阿木木”, “艾瑞莉娅”,”锤石”, “崔斯特”,”厄运小姐”,”弗拉基米尔”, “盖伦”, “赫卡里姆”, “加里奥”,”贾克斯”, “婕拉”, “卡尔玛”,”卡萨丁”,”卡兹克”,”库奇”,

1.Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的Attention Model的核心思想. 人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型,在某个特定时刻,你的注意力总是集中在画面中的

以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): # -*- coding: utf-8 -*- """ Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention ************************************************************* **Author**: `Sean

一．前言 申明:WPF自定义控件与样式是一个系列文章,前后是有些关联的,但大多是按照由简到繁的顺序逐步发布的等. 本文主要内容: 自定义Window窗体样式: 基于自定义窗体实现自定义MessageBox消息提示框: 二．自定义Window窗体样式 自定义的Window窗体效果:   因为WPF默认的窗体比较简陋,大都需要自己实现Window窗体样式效果,基本思路很简单: 第一步:干掉默认样式:WindowStyle = WindowStyle.None: 第二步:设置窗体透明:AllowsTr

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247484014&idx=1&sn=4a053986f5dc8abb45097fed169465fa&chksm=96e9ddeea19e54f83b717d63029a12715c238de8d6af261fa64af2d9b949480e685b8c283dda&scene=21#wechat_redirect PaperWeekly 第二十二

基于jQuery图片自适应排列显示代码.这是一款基于jquery.flex-images插件实现的类似谷歌图片流效果.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <div style="max-width:900px;margin:auto;padding:0 10px"> <h3>演示样式一</h3> </div> <div style="max-width:908px;margin:auto;p

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.7注意力模型直观理解Attention model intuition 长序列问题 The problem of long sequences 对于给定的长序列的法语句子,在下图中的网络中,绿色的编码器读取整个句子,然后记忆整个句子,再在感知机中传递,紫色的解码神经网络将生成英文翻译. 人工的方法不会通过读取在记忆整个句子中的内容,然后从零开始翻译成一个英语句子,人工翻译做的是先翻译出句子的部分,再看下一部分

1.在页面中引入flexible.js base.js /** * flexible.js 阿里前端自适应解决方案 */ ;(function(win, lib) { var doc = win.document; var docEl = doc.documentElement; var metaEl = doc.querySelector('meta[name="viewport"]'); var flexibleEl = doc.querySelector('meta[name=&

一.摘要: 自注意力机制------从用户历史交互中推断出项目-项目关系.学习每个项目的相对权重[用来学习用户的暂时兴趣表示] 二. 模型: 一部分是用于建模用户短期意图的自注意力机制,一部分是建模用户长期偏好的协作度量学习. 1.自注意力 自注意力可以保存上下文序列信息,并捕获序列中元素的关系.因此用自注意力来关注用户过去的行为. 输入: query.key.value三值相等,并且都是又用户最近的历史记录L组成.其中每一项都可以由d维的嵌入向量表示.X ∈ RN×d表明全体item的嵌入表示

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1502.03044.pdf 代码链接:https://github.com/kelvinxu/arctic-captions & https://github.com/yunjey/show-attend-and-tell & https://github.com/jazzsaxmafia/show_attend_and_tell.tensorflow 主要贡献 在这篇文章中,作者将“注意力机制(Attention Mechanism

此文源自一个博客,笔者用黑体做了注释与解读,方便自己和大家深入理解Attention model,写的不对地方欢迎批评指正.. 1.Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的At

小白一个,刚刚费了老大的劲完成一个练手项目--image caption,虽然跑通了,但是评估结果却惨不忍睹.于是贴上大神的作品,留待日后慢慢消化.顺便记录下自己踩坑的一些问题. 先膜拜下大神的作品. 本次项目采用的模型结构如下.一路输入信息是利用VGG16提取的图像特征,另一路输入信息是利用LSTM提取的单词串特征,输出是预测的下一个单词.即模型的功能是,在给定图像特征和caption前面若干个单词的情况下,能预测出caption的下一个单词:所以循环若干次后即可得到一句完整的caption.

CVPR2020:基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理(PointASNL) PointASNL: Robust Point Clouds Processing Using Nonlocal Neural Networks With Adaptive Sampling 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yan_PointASNL_Robust_Point_Clouds_Processing_Using_No

​  前言  本文介绍一篇CVPR2020的论文,它在paperswithcode上获得了16887星,谷歌学术上有261的引用次数. 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展.anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差异,并提出了一种新的正负样本选择方案,用于消除这两者之间的差距. 注:论文讲述了很多关于anchor方面的知识,这篇文章保留了较多原论文中的内容,在介绍新方法的同时,可作为深入理解anchor的文章. 论文:Bridging the Gap Between