摘要：有效图像和句子匹配取决于如何很好地度量其全局视觉 - 语义相似度。基于观察到这样的全局相似性是由图像（对象）和句子（词）的成对实例之间的多个局部相似性的复合聚集，我们提出了一个实例感知图像和句子匹配的选择性多模态长期短期记忆网络（sm-LSTM）。 sm-LSTM在每个时间步包含一个多模式的上... ...
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2017-12-20 20:20:19
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一面:1h 一面:1h 介绍比赛项目。 lr与xgb的区别? xgb 为什么不用归一化，onehot? xgb 与 gbdt的区别。 做这些比赛你们的优势在哪，既然全是相同的套路。 RCNN的原理， CNN的原理。LSTM的介绍，包括哪些门 。LSTM与RNN有哪些不同，解决了什么问题。 深度学习如 ...
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2017-12-20 03:44:06
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Preface 序列问题也是一个interesting的issue.找了一会 的材料，发现并没有一个系统的文字，早期 的 "paper" 和弟子 的 "thesis" 看起来并没有那么轻松。最开始入手的是15年的一个 "review" ，当时看起来也不太顺畅，但看了前两个(一部分)再回头来看这篇的f ...
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2017-12-17 23:55:41
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RNN（Recurrent Neural Networks）循环神经网络 广泛应用于自然语言处理（NLP，Natural Language Processing） Back Propagation Through Time Vanishing gradient problem LSTM 定向循环 参 ...
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2017-12-16 15:58:40
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import sys import os import argparse import time import random import math import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct... ...
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2017-12-11 11:14:42
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首先，我们定义好一个LSTM网络，然后给出一个句子，每个句子都有很多个词构成，每个词可以用一个词向量表示，这样一句话就可以形成一个序列，我们将这个序列依次传入LSTM，然后就可以得到与序列等长的输出，每个输出都表示的是一种词性，比如名词，动词之类的，还是一种分类问题，每个单词都属于几种词性中的一种。 ...
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2017-12-08 23:12:09
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HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型） CRF（Conditional Random Field，条件随机场）， RNN深度学习算法（Recurrent Neural Networks，循环神经网络）。输入条件连续 LSTM（Long Short Term Memory）则 ...
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2017-12-05 17:51:41
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Extracting MNIST_data\train images idx3 ubyte.gz Extracting MNIST_data\train labels idx1 ubyte.gz Extracting MNIST_data\t10k images idx3 ubyte.gz Extr ...
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2017-12-04 21:21:30
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帧内显著性检测： 将卷积网络的多层特征进行组合通过unsampling 得到粗显著性预测； 帧间显著性检测： （粗检测结果+新卷积网络的特征图，最后+之前卷积网络的卷积特征输入到LSTM中）进行预测。。 ...
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2017-12-04 17:35:57
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虽然要写这篇文章，但是有些地方仍然没有了解，比如对TimeBank Dense。因为以后没有用这个语料的可能性，所以就直接忽略了。 这篇论文是2017ACL上的一篇短文，作者为来自日本国立情报学研究所的Fei Cheng和Yusuke Miyao。 在引言部分，作者介绍了这篇论文的任务。时间关系抽取 ...
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2017-11-30 20:58:51
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