每周一起读 | 多模态专题阅读小组
从本周起，PaperWeekly 的多模态小组将开始发起「每周一起读」活动，我们将每周选定一篇优质文章，并提供可撰写读书笔记和在线协同讨论的阅读工具。如果你也希望和我们一起培养良好的阅读习惯，在积极活跃的讨论氛围中增长姿势，就请留意下方的招募信息吧：）
多模态小组招募
本期「每周一起读」，我们将一起精读下文并发起协同交流。参与者需具备多模态（Image Capiton/VQA）方向的研究背景，活动细则详见文末。
An Empirical Study of Language CNN for Image Captioning
文章来源：
https://arxiv.org/abs/1612.07086
推荐理由：
本篇论文提出了用 CNN 模型来对单词序列进行表达，该 CNN 的输入为之前时刻的所有单词，进而可以抓住对生成描述很重要的历史信息。其中总体架构如下图所示：
该模型主要由四部分组成，用于图像特征提取的 CNN_I，用于自然语言建模的 CNN_L，用于结合 CNN_I 和 CNN_L 信息的多模态层 M，和一个用于单词序列预测的递归神经网络。
总体过程如下：首先利用 CNN_I 提取图像特征，然后 CNN_L 利用之前时刻生成的单词对当前的单词信息进行表达，然后通过多模态层结合图像和单词信息，最后将融合的信息作为递归神经网络的输入来预测一下时刻的单词．该文与之前通过 one-hot 向量，然后经过词嵌入提取词向量的表达方法不同，利用了 CNN 网络来表达单词信息，进而能够很好的抓住过去的历史信息，用于指导当前时刻单词的生成。
来源：paperweekly
