Vi utvecklar den första ungefärliga inference algoritmen för avkodning i dubbelriktade neurala sekvens modeller genom att utöka Beam Search (BS) till anledning om både framåt och bakåt tidsberoenden. Beam Search (BS) är en allmänt använd ungefärlig inference algoritm för avkodning sekvenser från enkelriktade neurala sekvens modeller. Intressant nog är en ungefärlig slutsats i dubbelriktade modeller fortfarande ett öppet problem, trots deras betydande fördel med att modellera information från både det förflutna och framtiden. För att möjliggöra användning av dubbelriktade modeller presenterar vi dubbelriktad Beam Search (BiBS), en effektiv algoritm för ungefärlig dubbelriktad inferens. För att utvärdera vår metod och som ett intressant problem i sig, introducerar vi en roman Fill-in-the-Blank Image Captioning uppgift som kräver resonemang om både tidigare och framtida meningsstruktur för att rekonstruera förnuftiga bildbeskrivningar. Vi använder denna uppgift såväl som Visual Madlibs dataset för att visa effektiviteten i vår strategi, konsekvent överträffa alla basala metoder.
På senare tid har REF föreslagit Bidirective Beam Search (BiBS) inference algoritm för BiRNNs för ifyll-in-the-blank bildtextning uppgift.
Bidirectional Beam Search: Forward-Backward Inference in Neural Sequence Models for Fill-in-the-Blank Image Captioning
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}