基于图片问答的静态重启随机梯度下降算法

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 4次 | 上传用户：hustsmes

【摘要】

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图片问答是计算机视觉与自然语言处理交叉的多模态学习任务.为了解决该任务,研究人员提出堆叠注意力网络(stacked attention networks, SANs).研究发现该模型易陷入不好的局部最优解,引发较高的问答错误率.为了解决该问题,提出基于图片问答的静态重启随机梯度下降算法.实验结果和分析表明:它的准确率比基准算法提高0.29%,但其收敛速度慢于基准算法.为了验证改善性能的显著性,对实

【作者】

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李胜东吕学强

【机构】

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中国人民大学信息学院,廊坊燕京职业技术学院计算机工程系,网络文化与数字传播北京市重点实验室（北京信息科技大学）

【出处】

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计算机研究与发展

【发表日期】

：

2019年05期

【关键词】

：

图片问答堆叠的注意力网络动量静态重启随机梯度下降 image question answeringstacked attention networks

【基金项目】

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国家自然科学基金项目(61671070),国家语委十三五科研规划2017年度重点项目(ZDI135-53),网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题(ICDD201505).

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