Obtaining Cross Modal Similarity Metric with Deep Neural Architecture
المؤلفون المشاركون
Li, Ruifan
Feng, Fangxiang
Wang, Xiaojie
Lu, Peng
Li, Bohan
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-04-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Analyzing complex system with multimodal data, such as image and text, has recently received tremendous attention.
Modeling the relationship between different modalities is the key to address this problem.
Motivated by recent successful applications of deep neural learning in unimodal data, in this paper, we propose a computational deep neural architecture, bimodal deep architecture (BDA) for measuring the similarity between different modalities.
Our proposed BDA architecture has three closely related consecutive components.
For image and text modalities, the first component can be constructed using some popular feature extraction methods in their individual modalities.
The second component has two types of stacked restricted Boltzmann machines (RBMs).
Specifically, for image modality a binary-binary RBM is stacked over a Gaussian-binary RBM; for text modality a binary-binary RBM is stacked over a replicated softmax RBM.
In the third component, we come up with a variant autoencoder with a predefined loss function for discriminatively learning the regularity between different modalities.
We show experimentally the effectiveness of our approach to the task of classifying image tags on public available datasets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Ruifan& Feng, Fangxiang& Wang, Xiaojie& Lu, Peng& Li, Bohan. 2015. Obtaining Cross Modal Similarity Metric with Deep Neural Architecture. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073443
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Ruifan…[et al.]. Obtaining Cross Modal Similarity Metric with Deep Neural Architecture. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073443
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Ruifan& Feng, Fangxiang& Wang, Xiaojie& Lu, Peng& Li, Bohan. Obtaining Cross Modal Similarity Metric with Deep Neural Architecture. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073443
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1073443
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر