Vi beskriver en frågesvarsmodell som gäller både bilder och strukturerade kunskapsbaser. Modellen använder naturliga språksträngar för att automatiskt montera neurala nätverk från en samling av kompatibla moduler. Parametrar för dessa moduler lärs tillsammans med nätverksmontering parametrar via förstärkning lärande, med endast (värld, fråga, svar) tredubblar som övervakning. Vårt tillvägagångssätt, som vi kallar ett dynamiskt neuralt modulnätverk, uppnår toppmoderna resultat på referensdatauppsättningar i både visuella och strukturerade domäner.
I REF använder författarna RL för att lära sig parametrarna i QA-modellen för både bilder och strukturerade kunskapsbaser.
Learning to Compose Neural Networks for Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}