Bidirectional Cross-Modal Knowledge Exploration for Video Recognition with Pre-trained Vision-Language Models所提出的模型没有使用trasformer中的自注意力机制吗？

根据论文中的描述，Bidirectional Cross-Modal Knowledge Exploration for Video Recognition with Pre-trained Vision-Language Models中提出的模型确实使用了transformer中的自注意力机制。具体地，该论文中使用了一个双向Transformer Encoder来对视频和文本进行编码，其中包括了自注意力机制。此外，该模型还使用了跨注意力机制，将视频和文本的编码进行交互，以便更好地探索跨模态知识。

相关问题

bi-vldoc: bidirectional vision-language modeling for visually-rich document

bi-vldoc是一种用于视觉丰富文档的双向视觉-语言建模方法。

bi-vldoc通过将视觉信息与语言信息结合起来，能够有效地处理视觉丰富的文档。传统的自然语言处理方法通常只处理文本信息，忽视了文档中的视觉元素。而bi-vldoc能够同时考虑文本和图像，并将它们作为输入进行建模，从而更全面地理解和分析文档内容。

bi-vldoc的关键思想是利用双向建模技术。它使用了两个模型：一个是基于视觉的模型，另一个是基于语言的模型。这两个模型相互配合，通过互相补充的方式提高了整体的建模效果。

基于视觉的模型主要用于从图像中提取视觉特征，并将其编码为向量表示。这些向量表示包含了图像的语义信息，能够用于理解图像中的内容。

基于语言的模型主要用于处理文本信息。它能够将文本编码为向量表示，并用于生成关于文本的预测。

在训练时，bi-vldoc使用了大量的带有标注的视觉丰富文档数据集。通过最大化真实标注的概率来训练模型，使其能够根据给定的文档内容生成正确的视觉和语言输出。

bi-vldoc在实际应用中具有广泛的应用前景。例如，在图像描述生成中，它可以根据图像内容生成相关的文本描述。在问答系统中，它可以回答关于图像内容的问题。此外，bi-vldoc还可以应用于文档分类、信息检索等领域，提供更准确和全面的分析和理解能力。

使用卷积神经网络-长短期记忆网络(bi-lstm)-注意力机制对股票收盘价进行回归预测

### 回答1：
使用卷积神经网络-长短期记忆网络(bi-lstm)-注意力机制对股票收盘价进行回归预测是一种基于深度学习的方法。该方法主要通过多层卷积神经网络提取输入数据的特征，并使用双向的长短期记忆网络来学习数据的时序信息，并通过注意力机制来自动选择对预测结果具有重要贡献的部分。

首先，卷积神经网络可以有效提取输入数据的空间特征，这对于股票收盘价预测来说很关键，因为股票市场的价格变化通常具有一定的空间相关性。通过多层卷积网络的前向传播和反向传播过程，模型可以从原始数据中提取出具有预测意义的低维特征表示。

其次，双向的长短期记忆网络可以帮助我们学习到时序信息。在股票市场中，过去一段时间的价格变动通常能够为未来提供一定的指引。LSTM网络在处理时序数据时具有优势，能够自动学习到长期依赖关系。通过双向LSTM网络结构，我们可以同时考虑历史信息和未来信息，更好地捕捉到股票价格的动态变化。

最后，注意力机制被引入用于选择对预测结果贡献最重要的部分。在股票市场中，不同的特征可能对价格的预测具有不同的重要性。通过引入注意力机制，我们可以自动学习到不同时间点或特征在预测中的贡献程度，并将更多的关注点放在对预测结果具有更大影响的部分上。

综上所述，使用卷积神经网络-长短期记忆网络(bi-lstm)-注意力机制对股票收盘价进行回归预测是一种较为有效的方法。该方法可以利用卷积网络提取空间特征，LSTM网络学习时序信息，并通过注意力机制选择重要特征，从而提高对股票收盘价的预测准确性。这种方法不仅可以应用于股票市场，还可以扩展到其他时序预测问题中。

### 回答2：
在对股票收盘价进行回归预测时，可以采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)结合长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, bi-LSTM)和注意力机制的方法。

首先，通过卷积神经网络对股票数据进行特征提取。卷积层可以提取出时间序列数据中的局部模式和趋势，并且具有平移不变性，能够保留数据的空间结构信息。卷积层的输出经过池化操作，进一步减少参数数量，并提取出更加重要的特征。

接下来，通过双向LSTM模型对经过卷积特征提取的序列数据进行处理。LSTM模型可以捕捉到序列数据中的长期依赖关系，并能够记忆之前的状态，相比传统的循环神经网络效果更好。通过双向LSTM，可以同时考虑到当前数据点前后的信息，提升模型对时间序列数据的理解能力。

最后，引入注意力机制来加权模型对各个时间步的关注程度。注意力机制可以根据每个时间步的重要性，给予不同的权重。对于股票收盘价的回归预测，模型可以更加关注重要的时间步，提高预测的准确性。

整个模型的训练过程包括特征提取、双向LSTM和注意力机制的训练。在训练过程中，可以采用均方误差(Mean Squared Error, MSE)作为损失函数，通过梯度下降算法进行参数优化。

最后，在进行股票收盘价的预测时，可以将历史数据输入到模型中，根据模型输出的预测结果进行回归预测。通过不断的迭代优化，可以提高模型对股票收盘价的准确预测能力。