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VideoLSTM 卷积、注意和流用于动作识别
该研究提出了一种适用于视频动作的端对端序列学习的新型结构，名为 VideoLSTM。通过硬连线卷积和基于动作的关注力，结合仅动作类别标签的注意力，VideoLSTM 能够用于动作本地化，并在行为分类和本地化的挑战数据集上进行实验和比较。
PDF8 years ago
无监督神经网络模型的连续在线序列学习
本文提出了分层时序记忆（HTM）的序列记忆，使用无监督的 Hebbian-like 学习规则可以连续学习大量变序列。 HTM 序列记忆能够处理多元序列及预测，还具有连续的在线学习、处理多元及多分支序列的能力、传感器噪声稳健性和容错性等优点，
PDF9 years ago
半监督序列学习
本文提出两种方法用于使用未标记的数据改善序列学习。第一种方法是预测序列中的下一个元素，第二种方法是使用序列自编码器。通过这两种算法的无监督训练，我们可以训练出更稳定且泛化性能更好的长短时记忆网络，并在诸如 IMDB、DBpedia 和 20
PDF9 years ago
循环神经网络在序列学习中的关键评估
本文对于近三十年来产生和实践了重要的循环神经网络（RNN），LSTM 和 BRNN 等模型的研究进行综述，旨在提供一个自成体系的最前沿阐述和历史视角，并引用了相关研究文献。
PDF9 years ago
神经网络序列到序列学习
本文提出了一种基于深度神经网络（DNN）的序列学习方法，使用多层长短时记忆（LSTM）解码目标序列并展现了其在英法翻译任务中优于传统短语模型翻译的成果，同时还发现调整源语句中单词的顺序可以有利于优化问题的解决。
PDF10 years ago
多维递归神经网络
本文介绍了多维循环神经网络 (MDRNNs) 的概念，扩展了循环神经网络 (RNNs) 在视觉、视频处理、医疗影像等领域的应用，同时避免了其它多维模型所面临的缩放问题。笔者提供了两个图像分割任务的实验结果。
PDF17 years ago