1.2 LSTM(长短时记忆网络):有笔记本的作家 LSTM 相当于一个有笔记本的作家。 他不仅依赖自己的短期记忆,还会把重要的信息记下来,随时复习。 这样,即使是很久以前的伏笔,他也能准确地回忆起来。 他的记忆系统由遗忘门、输入门和输出门组成,就像一个合理的笔记管理系统。
向后的 LSTM 也将图像编码作为第一个输入。两个 LSTM 的输出相连接,然后通过一个 dense 和 softmax 层。 一共四个模型: Vis + LSTM 2-Vis + BiLSTM IMG + BOW FULL(以上三个模型的平均) Vanilla VQA (deeper LSTM Q + norm I) CNN (VGG Net) RNN (2 layer LSTM) 说老实话,这个模型的名字...
本文语言模型内部采用的是transformer结构,该模型在很大程度上遵循OpenAI GPT模型的细节,只是做了一些修改。首先每一个sub-block的输入的layer normalization被移除了,类似于一个预激活的残差网络,并在最后的self-attention模块中添加了layer normalization。采用修正的初始化方法,考虑了模型深度对当前层的影响,在初始化权重...
多个头的好处就是可以每个时刻同时关注多个地方,比如 8 个 head batch normalization 是在不同样本间去计算的,layer normalization 是在同一个样本上计算的。 如果要用 add 相加必须保证 X 和 Z 维度是一样的,这就得让 self-attention 层处理后的 Z维度和 X 一样。 位置信息 BoW 是词袋模型,不考虑词语在句...
(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.1, return_sequences=True))(cnn) bilstm = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(cnn) #参数保持维度3 layer = Dense(128, activation='relu')(bilstm) layer = Dropout(0.3)(layer) attention = AttentionLayer(attention_size=50)(layer) ...
首先,修改模型定义,将nn.LSTM中的direction设置为forward以使用单向LSTM模型,同时设置线性层的shape为[hidden_size, num_classes]。 In [16] class AveragePooling(nn.Layer): def __init__(self): super(AveragePooling, self).__init__() def forward(self, sequence_output, sequence_length): sequence_len...
Fig. 7 提供了很多信息, 我的这个训练的代码是two layer LSTM, 然后第一个layer 是256 * 512, 这个矩阵的维度让我思考很久。 看了下LSTM 的计算方式,就容易理解多了。 如下图所示, LSTM 有四个 weight W 和四个 weight U. 这样输出维度就从128*4 = 512, 然后 输入的维度 不仅仅是x, 还有上一个sta...
X和y分别是样本输入和输出二进制值第position位,X对于每个样本有两个值,分别是a和b对应第position位。把样本拆成每个二进制位用于训练,二进制加法存在进位标记正好适合利用LSTM长短期记忆训练,每个样本8个二进制位是一个时间序列。 layer_1 = sigmoid(np.dot(X,synapse_0) + np.dot(layer_1_values[-1],syna...
Predicting Video Saliency with Object-to-Motion CNN and Two-layer Convolutional LSTM https://arxiv.org/abs/1709.06316 Visual Relationship Detection Visual Relationship Detection with Language Priors intro: ECCV 2016 oral paper: https://cs.stanford.edu/people/ranjaykrishna/vrd/vrd.pdf github: https...
向后的 LSTM 也将图像编码作为第一个输入。两个 LSTM 的输出相连接,然后通过一个 dense 和 softmax 层。 一共四个模型: Vis + LSTM 2-Vis + BiLSTM IMG + BOW FULL(以上三个模型的平均) Vanilla VQA (deeper LSTM Q + norm I) CNN (VGG Net) RNN (2 layer LSTM) 说老实话,这个模型的名字只有...