Neurala nätverksarkitekturer med minne och uppmärksamhetsmekanismer uppvisar vissa resonemangsfunktioner som krävs för att besvara frågor. En sådan arkitektur, det dynamiska minnesnätverket (DMN), fick hög noggrannhet på en mängd olika språkuppgifter. Det visades dock inte om arkitekturen uppnår starka resultat för att besvara frågor när fakta inte markeras under utbildningen eller om den kan tillämpas på andra sätt, t.ex. bilder. Baserat på en analys av DMN, föreslår vi flera förbättringar av dess minne och inmatningsmoduler. Tillsammans med dessa förändringar introducerar vi en ny ingångsmodul för bilder för att kunna svara på visuella frågor. Vår nya DMN+ modell förbättrar toppmodernheten på både Visual Question Besvaring dataset och bAbI-10k text frågebesvarande på datasetet utan stöd för faktaövervakning.
Xiong m.fl. REF föreslår ett dynamiskt minnesnätverk för att delta på informativ visuell eller textmässig modalitet för frågesvar.
Dynamic Memory Networks for Visual and Textual Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}