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...
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。
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...
使用这个网络结构利用大量语料做语言模型任务就能预先训练好这个网络,如果训练好这个网络后,输入一个新句子Snew,句子中每个单词都能得到对应的三个Embedding:最底层是单词的Word Embedding,往上走是第一层双向LSTM中对应单词位置的Embedding,这层编码单词的句法信息更多一些;再往上走是第二层LSTM中对应单词位置的Embedding...
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...
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...
model = lstm_model() model.summary() Model: "sequential_3" ___ Layer (type) Output Shape Param # === embedding_3 (Embedding) (None, 200, 32) 960000 ___
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...
layers.Embedding,layers.GRU,layers.LSTM,layers.Bidirectional等等。 如果这些内置模型层不能够满足需求,我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。 其中tf.keras.Lambda匿名模型层只适用于构造没有学习参数的模型层。