Rethinking Modal-oriented Label Correlations for Multi-modal Multi-label Learning

方法

对于第t步，将第t个模态的向量送入LSTM得到状态h${}^t$，并与之前t-1步的所有状态拼接起来送入密集层，通过模态特定标签预测f${}_{spec}^t$与其他标签的先前标签预测F${}^{t-1}$之间的协作进行标签预测，得到输出F${}^t$，公式化为：F${}^t$(H${}^t$)=σ$(f_{spec}(H^t)+Z^{t-1}S)$，其中$Z^{t-1}$=F${}^{t-1}$(H${}^{t-1}$)

体会

这是一篇IJCNN的论文，不如AAAI，作者图1的注释有误且不公布代码