增强的视觉问答:卷积的比较分析与文本特征提取

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本研究使用GANs、自编码器和注意力机制改进了视觉问答(VQA)。研究发现,GAN-based方法能够生成与图像和问题相关的答案嵌入,但在处理复杂任务时存在困难。相比之下,基于自编码器的技术能够学习问题和图像的最佳嵌入,结果与GAN-based方法相媲美。注意力机制结合多模态紧凑双线性池化(MCB)来解决语言先验和注意力建模问题,但需要权衡复杂性和性能。研究提出了未来研究方向,包括替代GAN的形式和注意力机制。

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
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