这篇论文是2015年发在CVPR上的,实现了对视频帧序列输入、文字序列输出的一个端到端视频描述模型。 这篇论文提出的利用LSTM解决视频与文字可变长度的解决思路,以及整个视频描述的S2VT网络结构设计都是比较经典的,我在很多最新几年发表的视频描述相关的论文中都看到了S2VT的影子,个人觉得这篇文章具有很好的学习价值。
这里需要注意的是,论文要求输入序列的最后一位为特定字符'<EOS>',如上图所示。 论文中实际用到的模型与上面描述的模型有三点不同: 论文中使用了两个不同的LSTM,一个用于输入序列,另一个用于输出序列。 论文中发现深度LSTM的效果优于浅层LSTM,本论文使用了4层。 输入句子的单词倒序进行LSTM。 四、实验过程和结...
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 摘要 1 引言 2 模型 3 实验 3.1 数据集详情 3.2 解码和重新评分 3.3 反转源句子 3.4 训练细节 3.5 并行化 3.6 基线比较 3.7 对长句的性能 3.8 模型分析 4 相关工作 5 结论 大模型论文系列 Google在Tensorflow前构建的第一代深度学习框架DistBelief:CarryMeRoo...
arxiv原文链接:sequence to sequence:video to text 摘要 现实世界中的视频多种多样,一个好的视频描述方法应该对时序结构具有敏感性,且能够满足输入的视频帧和输出的文本是长度可变的。本文提出了一种用于生成视频描述的端到端模型,实现从视频帧序列到单词序列的转换。本文探索了递归神经网络,尤其是在图像注释生成领域...
本文主要用于记录谷歌发表于2014年的一篇神作(引用量上千),现已被广泛使用的Sequence to Sequence模型论文。方便初学者快速入门,以及自我回顾。 论文链接:https://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf 基本目录如下: ...
SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks（。。。1. Introduction 本⽂提出了⼀种端到端的序列学习⽅法，并将其⽤于英语到法语的机器翻译任务中。使⽤多层LSTM将输⼊序列映射为固定维数的表⽰向量，然后使⽤另⼀个多层LSTM从该向量解码得到⽬标序列。作者还提出，颠倒输⼊序列的单词序列可以提...
该论文证明了使用CNN作为特征抽取结构实现Seq2Seq,可以达到与 RNN 相接近甚至更好的效果,并且CNN的高并行能力能够大大减少我们的模型训练时间(本文对原文中不清晰的部分做了梳理,建议与原文搭配服用) 原文链接:Convolutional Sequence to Sequence Learning 模型结构如下图所示: 下面对模型的每个部分进行分块介绍: ...
这篇论文的模型类似于Encoder-Decoder的模型,Encoder和Decoder的部分采用两个不同的RNN,之所以采用不同的RNN是因为可以以很少的计算代价训练更多的参数。 具体的说,这个Sequence to Sequence的学习中,首先将可变长的Sequence用一个RNN提取出特征向量—定长的,这个特征向量取自飞一个RNN的最后一个LSTM单元。
1 Sequence To Sequence模型原理 1.1 与经典循环神经网络比较 Seq2Seq模型是输出的长度不确定时采用的模型。经典的循环神经网络结构: 图1 经典RNN结构 也就是说,输入和输出序列必有相同的时间长度[1]。 但如在机器翻译的任务中,将一句中文翻译成英文,那么这句英文的长度有可能会比中文短,也有可能会比中文长,所以...