Explicit Reasoning over End-to-End Neural Architectures for Visual Question Answering

最新推荐文章于 2023-06-08 15:22:31 发布
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#paper #视觉问答

论文-《MUREL: Multimodal Relational Reasoning for Visual Question Answering Remi》重点翻译+扩展
Vivinia的博客
10-25 887
论文笔记 Multimodal attentional networks are currently state-of-the-art models for Visual Question Answering (VQA) tasks involving real images. 多模态注意力网络是目前最先进的涉及真实图像的VQA任务模型。 In this paper, we propo...
用于视觉问答的关系感知图注意力网络模型《Relation-Aware Graph Attention Network for Visual Question Answering》
xiashilin的博客
11-06 3778
目录 一、文献摘要介绍 二、网络框架介绍 三、实验分析 四、结论 本文有点长，请耐心阅读，定会有收货。如有不足，欢迎交流，另附:论文下载地址 一、文献摘要介绍 In order to answer semantically-complicated questions about an image, a Visual Question Answering (VQA) model n...
NavGPT：使用大模型进行视觉和语言导航的显示推理模型
记录个人学习、笔记
06-08 2168
在以前所未有的数据规模进行训练的情况下，像 ChatGPT 和 GPT-4 这样的大型语言模型（LLMs）展现出了模型规模扩展带来的重要推理能力的出现。这种趋势突显了使用无限语言数据训练 LLMs 的潜力，推动了通用体验智能代理的发展。在这项工作中，本文介绍了 NavGPT，一种纯粹基于 LLM 的指令遵循导航代理器，通过进行零样本顺序动作预测来揭示 GPT 模型在复杂的实体场景中的推理能力，用于视觉语言导航（VLN）。
还在熬夜憋思路？这12篇最新论文打包送给你 | 本周值得读
Paper weekly
06-04 2647
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。点击本文底部...
论文记录：Reasoning with neural tensor networks for Knowledge Base completion
qq_14810321的博客
09-24 653
论文记录：Reasoning with neural tensor networks for Knowledge Base completionPaper pointsNeural tensor networksEntity embedding AS average word embeddingsPretrained word embedding vectors used in initializ...
Counterfactual Samples Synthesizing for Robust Visual Question Answering相关知识和理解
weixin_45347379的博客
11-09 778
首先是生成对抗网络GAN，然后关于减轻语言偏见的方法有：1）基于对抗的，2）基于融合的，最后是关于CSS（反事实的） 生成对抗网络GAN 首先生成对抗网络的想法是：生成网络G尽量生成真实的图片去欺骗辨别网络D，辨别网络D尽量辨别出G生成的假图像和真实图像，二者对抗进行，提高模型性能。其缺点在于：1）不适合文本的离散数据，2）不容易找到对抗后的平衡点，3）训练过程不稳定。 基于嵌入的减少语言偏见的方法： 基于对抗的方法去减轻语言偏见的方法是，用仅问题模型和普通VQA模型对抗，在训练VQA模型的时候同时训练仅问
【论文】An End-to-End TextSpotter with Explicit Alignment and Attention
yeler082的博客
07-20 1930
作者和相关链接 代码链接：caffe代码传送门 摘要 在自然图像当中的文本检测与识别一直被认作是顺序处理的两个相对独立的任务。由于学习困难和收敛率存在显着差异，因此共同培训两项任务并非易事。在这项工作当中，我们呈现了一个迄今为止简单高效的框架，它能在一个统一的架构当中连续性的处理两个任务。我们的主要贡献包括以下的三个方面：（1）我们提出了一种新的文本对齐层，该层能够计算任意方向下文本实例的...
[论文阅读笔记19]Scalable multi-hop relational reasoning for knowledge-aware question answering
ld326的专栏
02-24 1844
1. 题目 知识感知问答的可扩展性多跳关系推理模型 Feng Y, Chen X, Lin B Y, et al. Scalable multi-hop relational reasoning for knowledge-aware question answering[J]. 2020.emnlp-main.99 链接：https://arxiv.org/pdf/2005.00646.pdf GitHub项目地址：https://github.com/INK-USC/MHGRN 2. 作者 Yanlin
【ECCV2020】接收论文列表part1
TomRen
07-18 7299
ECCV2020 接收论文完整列表 看论文学CV
Meta-Learning in Neural Networks: A Survey元学习最新综述（翻译）
qq_38680752的博客
06-02 1万+
近年来，元学习领域，即“为学习而学习”，已经引起了人们极大的兴趣。与传统的人工智能方法不同，传统的人工智能方法是使用固定的学习算法从头开始解决给定的任务，元学习的目的是改进学习算法本身，考虑到多次学习的经验。这个范例提供了一个机会来解决深度学习的许多传统挑战，包括数据和计算瓶颈，以及泛化的基本问题。在这项调查中，我们描述了当代元学习的景观。我们首先讨论元学习的定义，并将其定位于相关领域，如转移学习、多任务学习和超参数优化。然后我们提出了一种新的分类方法，它提供了当今元学习方法的更全面的细分。我们综述了元学习
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
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中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
Reasoning with Sarcasm by Reading In-between读书笔记
sjh18813050566的专栏
01-26 512
发表于ACL2018 讽刺检测对于情感分析等任务非常重要，因为对于讽刺的句子往往会得出相反的情感结论。以往方法依赖LSTM等compositional模型，不利于句内词语关系的发现。本文认为讽刺的出现往往伴随某些相反极性的词语出现，因此建模词语间的关系非常重要。 模型：     首先过embedding layer得到word embedding，然后计算两两词语间的匹配度得到匹配矩阵，再对...
27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1).pdf
11-26
27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1)
金融监管银保监会监管数据安全管理办法：数据采集存储使用全流程风险防控体系构建
11-26
内容概要：《中国银保监会监管数据安全管理办法（试行）》旨在规范监管数据的安全管理，提升数据保护能力，防范安全风险。办法明确了监管数据的定义、范围及其在采集、存储、处理、使用、委托服务及销毁等全生命周期中的安全管理要求。强调数据应依法合规采集，通过专用网络传输，存储于安全环境，并实施分级分类防护措施。对数据使用限定了用途和设备范围，要求脱敏处理和可追溯管理，并严格管控对外提供和跨境共享。针对委托服务机构设定了准入条件和协议管理机制，明确安全责任。同时建立自查、评估、检查和应急报告机制，确保数据安全事件及时处置和上报。; 适合人群：银保监会及其派出机构工作人员、受托提供监管数据服务的企事业单位、金融机构信息技术与数据管理人员。; 使用场景及目标：①指导监管数据全生命周期的安全管理实践；②规范受托机构的服务准入与安全管理；③建立健全数据安全风险防控与应急响应机制；④支持监管数据在合规前提下的有效利用与共享。; 阅读建议：本办法具有较强的政策性和操作性，建议结合实际工作流程对照执行，重点关注数据分类、权限控制、技术防护和应急管理等方面要求，并定期开展合规自查与培训。
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）
最新发布
11-26
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型的构建与实现，重点在于通过仿真手段分析电力系统中各节点的电压、功率分布及系统稳定性，帮助理解潮流计算的基本原理与工程应用。文中可能涉及牛顿-拉夫逊法或PQ分解法等经典潮流算法的仿真验证，并利用Simulink强大的模块化建模能力实现系统动态与稳态行为的可视化模拟，为电力系统规划与运行提供技术支持。; 适合人群：电气工程及相关专业的高校学生、研究生，以及从事电力系统仿真、自动化控制、能源系统分析的科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本理论与仿真方法；②学习如何在Simulink中构建多节点电力系统模型；③通过仿真分析系统参数变化对潮流分布的影响，服务于教学实验、科研项目或实际工程设计。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，边操作Simulink模型边理解算法流程，重点关注模型搭建、参数设置与仿真结果分析环节，有条件者可对比MATLAB编程实现与Simulink仿真的差异，深化对数值计算与系统建模的理解。
软件工程基于多语言技术栈的电商平台后端设计：高并发与可维护性优化方案研究
11-26
内容概要：本文系统性地介绍了编程语言进阶的学习路径与实战项目实践，涵盖主流技术栈（Python、Java、Go、Rust）的优劣势分析，针对高并发性能优化、业务逻辑可维护性、数据处理效率等行业痛点提供具体解决方案，并结合设计模式与代码示例深入讲解。文章重点通过构建一个基于FastAPI的简易电商平台后端，演示了从技术选型、核心编码到项目优化的完整流程，强调性能调优、架构设计与实际工程问题的应对策略。最后提出进阶建议，倡导深入底层原理、掌握云原生技术、参与开源项目以持续提升技术能力。; 适合人群：具备一定编程经验，希望提升系统设计能力和工程实战水平的1-3年开发者，以及准备向中高级工程师进阶的技术人员。; 使用场景及目标：①帮助开发者在不同技术路线间做出合理选型决策；②掌握高并发、分布式、缓存等关键技术的实际应用；③通过完整项目实践理解Web后端开发全流程并积累可迁移经验；④提升对框架底层原理和系统性能优化的理解。; 阅读建议：建议边读边动手实现文中的代码示例与项目模块，结合调试与性能测试加深理解，同时延伸学习文中提到的底层机制（如GIL、goroutine、ORM原理）和工具链（Docker、Redis、JWT），以构建完整的知识体系。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法的新型任务调度算法，旨在优化异构分布式系统中的任务分配与执行效率。通过Matlab代码实现，该算法利用遗传算法的全局搜索能力，解决任务调度中的复杂优化问题，提升系统资源利用率和任务完成速度。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建及交叉变异操作，并通过仿真实验验证了其相较于传统方法在调度性能上的优越性。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事分布式系统、任务调度或智能优化算法研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于异构计算环境下的高效任务调度；②为科研人员提供遗传算法在调度领域应用的完整实现案例，支持进一步改进与对比实验；③服务于高校教学与课程设计中关于智能优化算法的实践环节。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行调试与运行，深入理解遗传算法在任务调度中的具体实现细节，并可通过修改参数或引入其他优化策略开展扩展性研究。
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机）（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机）（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型，涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式，并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题，优化能源分配，降低运行成本，提高可再生能源利用率，同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用，包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程，并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外，文档还列举了大量相关电力系统优化案例，如负荷预测、储能配置、潮流计算等，展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法；②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线；③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注目标函数构建与约束条件处理，同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习，以提升综合应用能力。
48页WORD-数据安全治理及数据分类分级解决方案（2023）.docx
11-26
48页WORD-数据安全治理及数据分类分级解决方案（2023）
explicit spectral-to-spatial convolution for pansharpening
09-19
explicit spectral-to-spatial convolution for pansharpening是一种用于全色融合的显式光谱到空间卷积方法。全色融合是将高分辨率的全色（黑白）图像与低分辨率的多光谱（彩色）图像融合，以提高图像质量和细节。...
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