neural module networks | BriefGPT

关键词neural module networks

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AAAI基于检测的视觉问答中间监督
采用检测为基础的中间监督方法（DIS）来提供更全面和准确的中间监督，从而提升了回答推理性问题的性能，并通过考虑中间结果来增强了回答复合问题及其子问题的一致性。
PDF6 months ago
教师引导的组合视觉推理的多模态表示
通过利用跨模态特征和更有效的训练技术，加强了神经模块网络在视觉问答中的性能和透明度。
PDF9 months ago
组合视觉推理的课程学习
本研究提出了基于预定义跨模态嵌入的神经模块网络方法，以 “热启动” 学习 GQA 数据集，进而采用课程学习作为一种改进训练和更好利用数据的方法，在训练期间引入中间损失，并发现这可以简化课程学习策略。多个困难标准用于定义课程学习方法，该研究表
PDFa year ago
COLING教授神经模块网络进行算术运算
该研究通过构建可训练模块的编程 - 解释器框架，增加加减法模块，弥补了神经模块网络在多类型、数字推理方面的能力，实验证明该方法提高了 F1 值，表现优于现有模型。
PDF2 years ago
ICLR迭代学习用于 VQA 中的新兴系统性
通过使用迭代学习方法，作者提出了一种新的正则化技术来促进神经模块网络结构语言化的形成，从而使其支持系统化推理和解决复杂视觉问答任务。实验结果表明，在形成结构化语言方面，这种方法比基准方法更出色，并且对于 SHAPES-SyGeT 和 CLE
PDF3 years ago
ACL基于视频的神经模块网络 (VGNMN) 应用于视频 - 语言任务
本论文提出了 Video-grounded Neural Module Network (VGNMN) 用于建模视频数据的信息提取过程，并在视频场景下的对话任务和视频问答基准测试上展示了良好的性能表现。
PDF3 years ago
ACL从组合神经网络中获取忠实的解释
本研究提出采用辅助监督和特定的模块结构开发神经模块网络，解决了在 NLVR2 和 DROP 数据集上多次组合推理步骤问题导致的预期输出和实际中间输出不匹配的问题，并且不会对准确性产生太大的影响。
PDF4 years ago
ICLR神经模块网络用于文本推理
通过引入能够对文本段进行推理的组件、以概率性和可微分的方式执行数字和日期等符号推理的组件，提出了一种改进的神经模块网络（NMNs）模型，提高了非合成问题的预测效果，实验结果表明，该模型在 DROP 数据集上取得了显著的性能提升。
PDF5 years ago
神经模块网络
通过构建和学习神经模块网络，同时利用深度网络的表示能力和问题的组成语言结构，将问题分解成语言子结构，并使用这些结构动态实例化模块化网络，在具有挑战性的视觉问题回答数据集上取得了最先进的结果。
PDF9 years ago