BriefGPT - AI 论文速递
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教师引导的组合视觉推理的多模态表示
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为推理模块网络(RMN)的视觉推理方法，用于视频字幕生成的推理能力。RMN包括三个时空推理模块和一个动态离散模块选择器。实验结果表明，RMN方法优于现有方法，同时提供了明确和可解释的生成过程。
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关键要点
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提出了一种名为推理模块网络(RMN)的视觉推理方法。
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RMN旨在为现有的编码器-解码器框架提供视频字幕生成的推理能力。
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RMN包括三个复杂的时空推理模块和一个动态离散模块选择器。
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动态离散模块选择器由Gumbel估算法训练。
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在MSVD和MSR-VTT数据集上的实验表明，RMN方法优于现有方法。
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RMN提供了明确和可解释的生成过程。
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