摘要:有效图像和句子匹配取决于如何很好地度量其全局视觉 - 语义相似度.基于观察到这样的全局相似性是由图像(对象)和句子(词)的成对实例之间的多个局部相似性的复合聚集,我们提出了一个实例感知图像和句子匹配的选择性多模态长期短期记忆网络(sm-LSTM). sm-LSTM在每个时间步包含一个多模式的上下文调制的注意方案,通过预测图像和句子的成对实例显着图,可以选择性地关注一对图像和句子的实例.对于选定的成对实例,它们的表示是基于预测的显着图获得的,然后进行比较以测量它们的局部相似性.通过在几个时间…

模型结构 首先是模型图: 传统的注意力机制无法保存多层原始的特征,根据DenseNet的启发,作者将循环网络的隐层的输出与最后一层连接. 另外加入注意力机制,代替原来的卷积.由于最后的特征维度过大,加入AE降维. Word Representation Layer 层 自然语言的任务首先就是输入层,对每个词的one-hot表示进行embedding, 这几个公式很好理解,首先作者将词的embedding分为两部分,一部分参与训练,即EtrEtr,另一部分是固定不动的,即EfixEfix, cp:…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…

问题: Natural language sentence matching (NLSM),自然语言句子匹配,是指比较两个句子并判断句子间关系,是许多任务的一项基本技术.针对NLSM任务,目前有两种流行的深度学习框架.一种是Siamese network: 对两个输入句子通过同样的神经网络结构得到两个句子向量,然后对这两个句子向量做匹配.这种共享参数的方式可以有效减少学习的参数,让训练更方便.但是这种方式只是针对两个句子向量做匹配,没有捕捉到两个句子之间的交互信息.于是有了第二种框架matchi…

模型结构与原理 1. 基于CNN的句子建模 这篇论文主要针对的是句子匹配(Sentence Matching)的问题,但是基础问题仍然是句子建模.首先,文中提出了一种基于CNN的句子建模网络,如下图: 图中灰色的部分表示对于长度较短的句子,其后面不足的部分填充的全是0值(Zero Padding).可以看出,模型解决不同长度句子输入的方法是规定一个最大的可输入句子长度,然后长度不够的部分进行0值的填充:图中的卷积计算和传统的CNN卷积计算无异,而池化则是使用Max-Pooling. 卷积结构的分…

自然语言句子的双向.多角度匹配,是来自IBM 2017 年的一篇文章.代码github地址:https://github.com/zhiguowang/BiMPM 摘要          这篇论文主要提出了一个双向多角度匹配的模型(BiMPM),给定两个句子P和Q,首先模型分别将二者编码成BiLSTM encoder,然后在P→Q和Q→P两个方向对编码之后的句子进行匹配,在每一个方向的匹配当中,每个句子的每个time step 都从多个不同的角度与另外一个句子的全部time steps进行匹配.…

导言 本论文的工作主要是在 'matching-aggregation'的sentence matching的框架下,通过增加模型的特征(实现P与Q的双向匹配和多视角匹配),来增加NLSM(Natural language sentence matching)的accuracy Relation work 在NLSM中,主要有两个DL的框架: Siamese框架: 介绍:在该框架中,相同的神经网络编码器(例如,CNN或RNN)被单独地应用于两个输入句子,使得P和Q两个句子中的两个被编码到同一嵌入…

1 BeanFactory介绍 BeanFactory是Spring中的根容器接口,所有的容器都从从它继承而来,ApplicationContext中对于BeanDefinition的注册,bean实例的获取都是基于BeanFactory来实现. BeanFactory使用工厂方法设计模式. 2 BeanFactory源码 通过读源码的doc, 这个接口是spring bean容器的根接口,它有一些为了提供特定功能的子接口ListableBeanFactory和ConfigurableBeanF…

2017-2018_OCR_papers 1. 简单背景 基于深度的OCR方法的发展历程 近年来OCR发展热点与趋势 检测方法按照主题进行分类 2. ECCV + CVPR + ICCV +AAAI 检测 水平文本 Shangxuan Tian--[ICCV2017]WeText_Scene Text Detection under Weak Supervision Shitala Prasad--[ECCV2018]Using Object Information for Spotting T…

原文 关于C#你应该知道的2000件事 下面列出了迄今为止你应该了解的关于C#博客的2000件事的所有帖子. 帖子总数= 1,219 大会 #11 -检查IL使用程序Ildasm.exe d #179 - 什么是大会? #180 - CLR按需加载程序集 #485 - 项目参考和附属组件 #486 - 忽略不必要的项目引用 #705 - 应用程序和类库 #706 - 应用程序域启用应用程序隔离 基本 #1 - Main()签名的样子 #2 - 最小的C#程序 #3 - 谁设计了C#? #4 -…