Detta papper presenterar staplade uppmärksamhet nätverk (SANs) som lär sig att svara på frågor naturligt språk från bilder. SAN använder semantisk representation av en fråga som fråga för att söka efter regionerna i en bild som är relaterad till svaret. Vi hävdar att bildfråga svar (QA) ofta kräver flera steg av resonemang. Således utvecklar vi en flera lager SAN där vi frågar en bild flera gånger för att dra slutsatsen svaret gradvis. Experiment som utförts på fyra uppsättningar av QA-bilddata visar att de föreslagna SAN-värdena avsevärt överträffar tidigare toppmoderna metoder. Visualiseringen av uppmärksamhetslagren illustrerar de framsteg som SAN lokaliserar de relevanta visuella ledtrådarna som leder till svaret på frågan lager för lager.
I REF föreslår författarna ett staplat uppmärksamhet nätverk, som kör flera iterationer eller hopp för att dra slutsatsen svaret gradvis.
Stacked Attention Networks for Image Question Answering
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}