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关键词lstm network

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EMNLPOBJ2TEXT: 从物体布局生成视觉描述语言
OBJ2TEXT 是基于 LSTM 网络的序列到序列模型，可用于抽象场景的描述生成，加入状态 - 最先进的物体探测器后可将图像的描述评分从 0.863 提升到 0.950（CIDEr score），并能有效表示物体的空间关系。
PDF7 years ago
针对人类动作识别的姿态条件的时空关注
通过利用多模态视频数据，并提出使用两种方法来识别人类行为，包括使用卷积模型处理姿势流，由可调节关注机制控制图片流，最后经过 LSTM 神经网络对不同姿态下的处理进行特征提取，能够在多数据集上大幅度的提高人类行为识别的效果。
PDF7 years ago
CVPR使用管段提案网络进行视频目标检测
该研究提出了一种基于 tubelet 提案网络和 LSTM 网络的视频对象检测框架，以在视频中高效地生成空间时间提案并融合时间信息以实现高精度的对象检测。
PDF7 years ago
利用长短时记忆网络从生物医学文本中提取药物相互作用
本文提出了三种基于长短时记忆网络（LSTM）的模型，包括 B-LSTM、AB-LSTM 和 Joint AB-LSTM，利用词语和位置嵌入作为潜在特征，不依赖于显式特征工程，其中 Joint AB-LSTM 模型表现最佳，优于现有的所有方法
PDF7 years ago
ECCV人员再识别：基于循环特征聚合的方法
本文提出一种基于 LSTM 网络的逐步 / 顺序融合框架的人物重新识别方法，利用一系列追踪人体区域 / 补丁的全局判别特征表示产生序列级别的高度区分人类特征表示，并在两个人物重新识别基准测试上取得了良好的效果
PDF7 years ago
COLING堆叠残差 LSTM 网络的神经释义生成
该论文提出了一种用于生成释义的新型神经方法，其主要贡献是在残差 LSTM 网络中增加残差连接，有助于训练深度 LSTM 网络，并在三个不同的数据集上进行了评估，结果表明，这种方法优于其他深度学习模型。
PDF8 years ago
SIGIR基于 LSTM 的主动信息检索预测
本研究通过使用 LSTM 网络和背景信息推荐系统，为写作任务提供积极信息检索，以提高搜索质量。
PDF8 years ago
扫描、关注与阅读：采用 MDLSTM 关注的端到端手写段落识别
本文提出了一种基于注意力机制的模型，用于端到端手写文字识别，可以自动识别多行手写内容，无需进行预先分割。
PDF8 years ago