【摘 要】
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当前对视觉问答(Visual Question Answering,VQA)建模的研究多种多样,但现有的VQA模型有一个共同的缺点:训练和推理较为耗时。研究表明,VQA模型中文本处理部分主要基于长短期
【机 构】
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中国科学院上海高等研究院,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1831118),中国科学院战略性先导科技专项(XDA19000000,XDA19090106),上海市科学技术委员会科研计划项目(18511103502)
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当前对视觉问答(Visual Question Answering,VQA)建模的研究多种多样,但现有的VQA模型有一个共同的缺点:训练和推理较为耗时。研究表明,VQA模型中文本处理部分主要基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM),而VQA模型的整体性能也受制于文本处理部分的LSTM网络,由于LSTM网络具有循环的特性,LSTM网络中复杂的数据流难以有效利用GPU的并行计算优势来加速计算。针对以上问题,以优化模型的训练速度为目的,提出了一个新模型SCMP(Simple
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