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如何实现模拟人类视觉注意力的循环神经网络?

来源:亚博有保障   发布时间:2021-06-04 07:21nbsp;  点击量:

本文摘要:大家认真观察PPT的情况下,遭遇全部情景,会一下子处置所有情景信息,而不容易有选择分派注意力,每一次瞩目各有不同的地区,随后将信息整合来得到 全部的视觉效果印像,从而具体指导后边的眼球运动。将很感兴趣的物品放进视线管理中心,每一次只处置视线中的一部分,忽略视线外地区,那样保证仅次的好处是降低了每日任务的复杂性。 深层通过自学行业中,处置一张大图图片的情况下,用以卷积和神经元网络的推算出来量伴随着图片分辨率的降低而线形降低。

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大家认真观察PPT的情况下,遭遇全部情景,会一下子处置所有情景信息,而不容易有选择分派注意力,每一次瞩目各有不同的地区,随后将信息整合来得到 全部的视觉效果印像,从而具体指导后边的眼球运动。将很感兴趣的物品放进视线管理中心,每一次只处置视线中的一部分,忽略视线外地区,那样保证仅次的好处是降低了每日任务的复杂性。

深层通过自学行业中,处置一张大图图片的情况下,用以卷积和神经元网络的推算出来量伴随着图片分辨率的降低而线形降低。假如参考人的视觉效果,有选择分派注意力,就能可选择性地从照片或视頻中提纯一系列的地区,每一次只对提纯的地区进行处置,再行慢慢地把这种信息结合一起,建立情景或是自然环境的动态性內部答复,这就是文中所要描绘的循环系统神经元网络注意力实体模型。如何搭建的呢?把注意力难题作为一系列agent管理决策全过程,agent能够讲解为智能体,这儿用的是一个RNN互联网,而这一管理决策全过程是目标导向的。详尽而言,每一次agent只根据一个视频码率允许的传感器认真观察自然环境,每一步处置一次传感器数据信息,再行把每一步的数据信息伴随着時间结合,随意选择下一次怎样配置传感器資源;每一步不容易拒不接受一个标量的奖赏,这一agent的目地便是利润最大化标量奖赏值的总数。

下边大家来确立介绍一下这一互联网。如上下图,图A是视频码率传感器,传感器在等额的方向选择各有不同屏幕分辨率的图像块,大一点的图像块的周长是小一点图像块周长的二倍,随后resize到和小图像块一样的尺寸,把图像块2组键入到B。

图B是glimpsenetwork,这一互联网是以theta为主要参数,2个仅有相接层包括的互联网,将传感器键入的图像块组和相匹配的方向信息以线性网络的方法结合到一起,键入gt。图C是循环系统神经元网络即RNN的行为主体,把glimpsenetwork键入的gt投进去,再行和以前內部信息ht-1结合,得到 新的情况ht,再行依据ht得到 新的方向lt和新的不负责任at,at随意选择下一步配置传感器的方向和总数,以更优的认真观察自然环境。


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