Encoding layer 作者将memory-augmented operator嵌入到一个类似于Transformer的层中:memory-augmented attention的输出应用于由两个具有单一非线性的仿射变换组成的位置前馈层,它们独立地应用于集合中的每个元素: 其中,Xi表示输入集的第i个向量,F(X)i表示输出的第i个向量。σ(·)是ReLU激活函数,V和U是可学习的权值...
Memory-Augmented Image CaptioningZhengcong FeiNational Conference on Artificial Intelligence
一、摘要 二、模型结构 2.1 Memory-Augmented Encoder 2.2 Meshed Decoder 主要是对这篇笔记进行搬运,稍微加了一点和自己目前任务相关的内容。 一、摘要 论文在Transformer的基础上,对于Image Caption任务,提出了一个全新的fully-attentive网络。同时借鉴了之前任务提出的两个key novelties: 以multi-level 的方式进行encod...
本篇文章的结构方面的改进即在于对self-attention和cross-attention的改进——memory augmented attention和Meshed Cross-Attention Abstract & Conclusion objection:Transformer基的模型在其他地方state-of-the-art,但是在image caption探索的还比较少。为了fill the gap ,我们提出了M^2(Meshed Transformer with Memory) id...
we introduce a highly effective retrieval-augmented image captioning method that prompts LLMs with object names retrieved from External Visual--name memory (EVCap). We build ever-changing object knowledge memory using objects' visuals and names, enabling us to (i) update the memory at a minimal...
ACL20|MART: Memory-Augmented Recurrent Transformer for Coherent Video Paragraph Captioning 编码text token positions用于生成单词和计算loss。然后编码器和解码器是一起的,MemoryUpdater的公式: 输入是当前segment的hidden state和之前...大学教堂山分校(UNC)合作完成。提出了一种增强视频描述生成的连贯性的循环Transform...
ACL20|MART: Memory-Augmented Recurrent Transformer for Coherent Video Paragraph Captioning,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
memory-augmented transformerattention mechanismshierarchical graph-based video summarizationA coherent description is an ultimate goal regarding video captioning via ... LV Cardoso,S Guimares,ZKGDP Junior - 《International Journal of Semantic Computing》 被引量: 0发表: 2023年 Memory-augmented neural netwo...
PyTorch code for our ACL 2020 paper"MART: Memory-Augmented Recurrent Transformer for Coherent Video Paragraph Captioning"byJie Lei,Liwei Wang,Yelong Shen,Dong Yu,Tamara L. Berg, andMohit Bansal Generating multi-sentence descriptions for videos is one of the most challenging captioning tasks due to...
Memory-Augmented Encoder 传统的Transformer中的encoder部分的self-attention是用来提取输入数据之间的关系并提取特征,其中queries, keys 和 values都是对输入数据进行不同的线性变换得来的: S(X) = Attention(W_qX,W_kX,W_VX) \\ 其中W_q,W_k,W_v是可学习参数。