基于全局注意力机制的汉语手语词翻译OA北大核心
Chinese sign language word translation based on global attention mechanism
针对使用卷积神经网络结构结合循环神经网络结构的模型在手语翻译任务中难以关注到手语视频序列中关键帧的问题,提出了一种结合全局注意力机制的手语翻译模型.该模型在长短时记忆网络中嵌入全局注意力机制,通过计算当前隐藏状态和源隐藏状态之间的相似度并得出对齐向量,让模型学习对齐权重,使模型关注到长手语视频序列中的关键帧,从而提升模型翻译的准确率.实验结果表明:加入全局注意力机制的模型在DEVISIGN_D数据集上的准确率优于3DCNN、CNN+LSTM等主流…查看全部>>
朱连淼;杨波;郭佳君;陈晓燚
中南民族大学 计算机科学学院,武汉 430074中南民族大学 计算机科学学院,武汉 430074中南民族大学 计算机科学学院,武汉 430074中南民族大学 计算机科学学院,武汉 430074
信息技术与安全科学
手语翻译全局注意力机制长短时记忆网络
《中南民族大学学报（自然科学版）》 2022 (4)
基于特征学习的滑坡灾害遥感图像自动解译方法研究
499-505,7
国家自然科学基金资助项目(61976226)中南民族大学研究生学术创新基金资助项目(3212020sycxjj137)
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