RNN 和 CNN 兩大 model 講解完，也知道他們常分別用在 NLP 和 CV 領域中。但其實文字也有結構，運用 CNN 能幫助捕捉結構上的特徵；而圖像也有序列， 和 RNN 結合可以完成時序方面的任務。
今天就要來介紹幾個 CV x RNN、NLP x CNN 實例。
CV 跟 NLP 重疊的任務很多，所以結合 RNN 的例子滿多的，包括 image captioning、visual question answering 等等。此外 video 相關任務、手寫字順序等等也包含了時序特徵，也都可以用 RNN 捕捉時間關係。
下面分別介紹典型的 CV x RNN 任務：image captioning，以及稍微有趣一點的進階應用：visual language navigation 的架構設計。
(Xu et al. 2016) Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention
這篇 paper 的任務和架構都很簡單，目標是給定圖片，輸出圖片的文字描述。
架構如下：
—— Image captioning model。
首先當然用 CNN 提取圖片特徵。提取完之後的 hidden state 會進入 RNN decoder 產生一句描述。
Model 中自然也加入了 attention，因為在 decoding 的每一個輸出字都跟圖片中的不同部位有關，所以需要把注意力放在不同位置。這也是 attention 為什麼對 model interpretation 幫助很大：
—— Attention over time。上下兩排分別用了不同的 attention 機制。
這樣的架構算是早期滿典型的設計。接下來介紹有趣一點的應用。
Visual Language Navigation (VLN) 目標是讓一個機器人根據文字指令結合他所看見的世界找到下一個 action。
因此找出 action 需要三個要素：文字分析、圖像分析、和機器人本身的歷史軌跡。這個 cross-modal reasoning navigator 大致架構如下：
—— Cross-modal reasoning navigator at step t。
我們來看看裡面包含的幾個元件：
Vision encoder
最上方 vision encoder 找出當下所見的 encoding，paper 中是用了 pre-trained CNN 來 encode。
Trajectory encoder
中間綠色區塊，本身是 LSTM encoder。 是當前的 history context，是根據之前的 history context、前一步的 action、和當前所見到的 vision encode 而成的：
這邊 也是經過 attention 取得。
Language encoder
左邊藍色區塊，也是 LSTM encoder。
將文字 encode 後，會和 vision 經由 attention 結合成 ，來知道 vision 中的哪些地方和指令比較有關。也會和 history context 經由 attention 結合成
，知道指令中哪些文字和之前做過的事和現在看到的東西最有關。
Action predictor
中間紅色區塊的 action predictor 最後根據 、
、和
選擇最佳的動作。
除了圖像中的時序外，文字中也含有架構。比較直覺的例如中文字的結構其實跟字意相當有關係。但這邊我們介紹兩個英文任務，一個是在英文字中抓取 character-level embedding，另一個是利用 CNN 抓取句子中的局部訊息來做 classification。這兩篇中展示的也是比較常用的技巧！
(Kim et al., 2015) Character-Aware Neural Language Models
英文字雖然不像中文字有明顯結構，但其實還是有一些 pattern，最常見例如 -ly、-ing 字尾跟字意就會很有關係。這時候可以利用 CNN 來提取字根字首字尾的這些 pattern 來豐富最後的 word embedding。
—— Language model with character-level embedding。
Paper 中的 model 把字中的每個 charcter embedding 合在一起成為 matrix，並透過 convolutional layer 提取字中的局部特徵，經過幾層後，最後形成 word embedding 進入主要的 LSTM model。接下來的故事就跟一般 NLP x RNN 的 model 差不多了。
而用 character-level embedding 的好處是，parameter 量減少了 60%，但 performance 卻能表現得跟 state-of-the-art 一樣好，甚至能在 morphological-rich（形態豐富）的語言上表現得更好。
(Conneau et al., 2017) Very Deep Convolutional Networks for Text Classification
接下來介紹這篇用 CNN 做 text classification，主要是在這項任務裡，文字中的時序特徵對預測來說並不是特別重要，因此能產生跟 RNN 一樣甚至更好的效果。也因為使用 CNN，parallel computing 能讓訓練速度提升許多。
Paper 中的 model VDCNN 架構如下：
—— VDCNN 架構。
圖中的 convolutional block 是 Temp Conv - Temporal Batch Norm - ReLU - Temp Conv - Temporal Batch Norm - ReLU 的幾層 layer。
首先整個 model 也是 character-level，input 是 s 個 character，每個 character embedding 大小為 16，所以疊在一起後 input matrix 是 。
接著進入所謂 Temp Conv (Temporal Convolution)，其實就是上面介紹的把 convolution 作用在 input matrix 上。因為是 convolve over temporal location 而不是 spatial location，所以稱作 temporal convolution。
之後一連串的 conv layer 提取時間和結構上的特徵。這邊每兩個 block 就 pool 一次，主要是讓 output 變成一半的大小，也就是 temporal resolution 減半，增加之後幾層每個 hidden node 的 receptive field，同時不讓運算負擔增加 [4]。而 temporal resolution 減半的同時，我們也讓學習的 feature（i.e. filter 數量）加倍。
幾層之後就會像這樣：
—— A stack of temporal convolution layers。[4]
Dilation 可以從 [5] 視覺化理解！
最後進入 fully-connected layer 做 classification 預測結果。
這樣的架構搭配 residual connection 可以訓練得很深，尤其對比較大的 dataset 訓練結果更好。也因此 paper 中用這個 model 在很多 text classification 任務上取得了超越 state-of-the-art 的成績。
(Li et al., 2019) VisualBERT: A Simple and Performant Baseline for Vision and Language
Day 14 我們介紹過 BERT，一個建立在 transformer 之上的架構。利用 BERT，我們甚至可以同時捕捉文字和圖像的種種關係。
VisualBERT 就是一個能用在 vision and language task 的 pre-trained model。他的架構大致如下：
—— VisualBERT 架構。
在 BERT 中 input 是兩個句子。而 VisualBERT 為了捕捉文字與圖像之間的關係，input 一個是句子，一個是圖像。圖像部分，主要部分會先用 object detector 偵測，取得該 bounding box 的 feature embedding，之後和先前介紹的一樣，結合 segment embedding 和 position embedding。
BERT 中訓練的兩個任務，也都變得跟 image 相關：
而 VisualBERT 也在四個 visaion and language task 中取得了持平或更好的成績，顯示 BERT 也能和 vision 結合得很好。
這篇裡我們舉了幾篇 paper 來介紹一些 CV 和 RNN、NLP 和 CNN 結合的架構，以學習文字和圖像中都會存在的結構和時序方面的關係。最後也用 VisualBERT 認識了 transformer 與文字和圖像的結合。
而這些 paper 的好結果也證明根據任務的特性思考最適合的架構，才能達到最好的效果。
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