提出了一种记忆注意力循环网络用于视频字幕生成，可以在训练数据中探索词与其各种类似视觉上下文的全谱对应关系，从而实现对每个单词的更全面理解，并提高字幕生成质量。

May, 2019

本文提出了一种多模态记忆模型 (M3)，利用视觉和文本共享的记忆来建模长期的视觉 - 文本依赖关系并进一步引导全局的视觉注意力，该方法在公开基准数据集上的实验证明，相比于最先进的方法，本文提出的方法在 BLEU 和 METEOR 方面表现较好。

Nov, 2016

提出了一种基于键值记忆的注意力机制模型用于神经机器翻译，通过维护及时更新的键内存来跟踪注意力历史和固定值内存来存储源语句的表示，在两个记忆之间进行非平凡的转换和迭代交互，以便每个解码步骤时，可以关注更合适的源单词来预测下一个目标单词从而提高翻译的适用性。在中英文和 WMT17 德英翻译任务的实验结果表明了所提出的模型的优越性。

Jun, 2018

本文提出了一种通过建模视频帧和描述概念之间的高阶交互来改善视频描述生成的方法。通过存储先前与之关联的视觉注意力，系统能够决定在已经看过和描述过的内容的基础上看什么并进行描述。这不仅可以实现更有效的局部关注，而且在生成每个单词时可以实现可处理的视频序列的考虑。在具有挑战性和广受欢迎的 MSVD 和 Charades 数据集上的评估表明，所提出的体系结构优于以前的视频描述方法，而无需外部时间视频特征。

Nov, 2016

提出一种新型的视频字幕生成框架 Bidirectional Long-Short Term Memory，该框架综合保留了视频的信息，并在常用基准测试上验证了该框架的有效性。

Jun, 2016

本文提出了一种称为多模态注意力的方法，可以针对图像特征、运动特征和音频特征进行选择性关注，以促进视频描述的多模态信息融合，并在 Youtube2Text 数据集上取得了竞争状态 - of-the-art 的结果。

Jan, 2017

本研究提出了一种名为 AVS 的新颖的基于注意力机制的编码器 - 解码器网络框架，该网络框架使用双向 LSTM 和注意力机制对原始视频帧进行编码和关键帧序列进行解码，实现对有监督视频摘要的问题的解决。经测试发现，该方法在 SumMe 和 TVSum 数据集上的表现明显优于现有方法，在两个数据集上分别从 0.8％到 3％都有了显著的提高。

Aug, 2017

本文提出了一种针对视频进行自动化重点帧或子镜头选择的新型监督学习技术，其将问题视为顺序数据上的结构化预测问题，主要想法是利用 LSTM（长短时记忆），该专用网络类型可模拟视频摘要任务中包含的可变范围依赖性，详细分析证明了模型设计的合理性，通过引入领域适应技术，我们还介绍了应对训练复杂学习模型所需大量注释数据需求的技术。

May, 2016

本研究使用深度学习提出了一种新的知识追踪模型，名为 SKVMN，以解决现有深度学习知识追踪模型在如何追踪特定知识点以及在练习序列中捕捉长期依赖性等方面存在的局限性。实验结果表明，SKVMN 在所有数据集上优于现有的 KT 模型，能够更好地发现潜在概念和问题之间的相关性，并能跟踪学生的知识状态动态，借助练习序列中的时序依赖性提高预测准确性。

Oct, 2019

本论文提出了一种循环视频编码方案，可以发现和利用视频的分层结构，并且改善了电影描述数据集的现有技术结果。

Nov, 2016