論文の概要: NAC-TCN: Temporal Convolutional Networks with Causal Dilated Neighborhood Attention for Emotion Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07507v2
• Date: Sat, 6 Jan 2024 05:18:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 21:57:34.951273
• Title: NAC-TCN: Temporal Convolutional Networks with Causal Dilated Neighborhood Attention for Emotion Understanding
• Title（参考訳）: NAC-TCN:感情理解のための因果拡散近傍注意を伴う時間的畳み込みネットワーク
• Authors: Alexander Mehta and William Yang
• Abstract要約: 畳み込みTCN(NAC-TCN)を用いた近傍注意法を提案する。 これを実現するために、Dilated Neighborhood Attentionの因果バージョンを導入し、畳み込みを組み込んだ。 我々のモデルは、標準的な感情認識データセットに少ないパラメータを必要としながら、TCN、TCL、LSTM、GRUに匹敵する、より優れた、あるいは最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.74434735079253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the task of emotion recognition from videos, a key improvement has been to focus on emotions over time rather than a single frame. There are many architectures to address this task such as GRUs, LSTMs, Self-Attention, Transformers, and Temporal Convolutional Networks (TCNs). However, these methods suffer from high memory usage, large amounts of operations, or poor gradients. We propose a method known as Neighborhood Attention with Convolutions TCN (NAC-TCN) which incorporates the benefits of attention and Temporal Convolutional Networks while ensuring that causal relationships are understood which results in a reduction in computation and memory cost. We accomplish this by introducing a causal version of Dilated Neighborhood Attention while incorporating it with convolutions. Our model achieves comparable, better, or state-of-the-art performance over TCNs, TCAN, LSTMs, and GRUs while requiring fewer parameters on standard emotion recognition datasets. We publish our code online for easy reproducibility and use in other projects.
• Abstract（参考訳）: ビデオからの感情認識のタスクにおいて、重要な改善は、単一のフレームではなく、時間とともに感情に焦点を当てることである。 gru, lstms, self-attention, transformers, and temporal convolutional networks (tcns) など,このタスクに対処するためのアーキテクチャが数多く存在する。 しかし、これらの手法は高いメモリ使用量、大量の操作、あるいは低い勾配に悩まされる。 本稿では,注意と時間的畳み込みネットワークの利点を取り入れつつ,因果関係が理解され,結果として計算コストとメモリコストが低減する畳み込みtcn(nac-tcn)と呼ばれる手法を提案する。 これを実現するために、Dilated Neighborhood Attentionの因果バージョンを導入し、畳み込みを組み込んだ。 我々のモデルは、標準感情認識データセットのパラメータを少なくしながら、TCN、TCL、LSTM、GRUに匹敵する、より優れた、あるいは最先端のパフォーマンスを実現する。 他のプロジェクトで簡単に再現できるようにコードをオンラインで公開しています。

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