EleAttG提升递归神经网络在动作识别中的性能

递归神经网络（RNN）作为深度学习领域的重要组成部分，已经在处理复杂序列信息，如时间序列数据，特别是在动作识别、机器翻译等任务中展现出了卓越的能力。然而，传统的RNN结构，无论是标准RNN、LSTM还是GRU，其神经元主要关注于控制当前和历史信息的贡献，忽视了对时隙输入向量中不同元素的重视程度。这种局限性可能导致模型在处理某些特定问题时可能缺乏针对性和灵活性。 本文提出了一个名为Element-wise-AttentionGate（EleAttG）的新概念，这是一个简单而有效的注意力机制，旨在增强RNN块，即网络层中的所有RNN神经元。EleAttG赋予RNN神经元注意力能力，使它们能够根据输入数据中不同元素的重要性进行自适应调整。与传统RNN不同，EleAttG的注意力机制是在元素层面而非整体输入层面进行的，这使得模型能够更加精细地处理输入特征。 EleAttG作为一种通用的模块，可以无缝融入各种RNN架构，包括基本的标准RNN、具有记忆单元的LSTM以及门控机制的GRU。通过在3D人体骨架数据和RGB视频的动作识别任务中应用EleAtt-RNN（装备了EleAttG的RNN块），研究者展示了这一新型结构的有效性。实验结果明确显示，引入EleAttGs显著提升了RNN在序列数据处理中的性能，特别是在捕捉动作序列中的关键特征和区分细节方面。 关键词：EleAttG、递归神经网络、动作识别、骨架数据、RGB视频。通过引入元素注意力机制，文章强调了RNN模型在适应性和表现力上的提升，这为未来在处理更复杂的序列数据任务中提供了新的思考方向和改进策略。这篇论文不仅推动了递归神经网络的进一步发展，也为其他研究人员在设计更为智能和灵活的序列模型方面提供了有价值的研究成果。