用于标题生成的回顾网络
机器学习
2016-10-28 v4 计算与语言
计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了一种新颖的编码器-解码器框架扩展，称为回顾网络。回顾网络是通用的，可以增强任何现有的编码器-解码器模型：在本文中，我们考虑具有CNN和RNN编码器的RNN解码器。回顾网络在编码器隐藏状态上执行若干次带有注意力机制的回顾步骤，并在每次回顾步骤后输出一个思维向量；这些思维向量被用作解码器中注意力机制的输入。我们展示了传统的编码器-解码器是我们框架的一个特例。经验上，我们展示了我们的框架在图像标题生成和源代码标题生成任务上优于最先进的编码器-解码器系统。
引用
@article{arxiv.1605.07912,
title = {Review Networks for Caption Generation},
author = {Zhilin Yang and Ye Yuan and Yuexin Wu and Ruslan Salakhutdinov and William W. Cohen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.07912},
year = {2016}
}
备注
NIPS 2016