Describtion Video by Exploting T

作者提出了将3D卷+attention机制融入encoder-decoder结构中，同时考虑了局部时序信息和全局时序信息。

Encoder-Decoder框架

Encoder网络φ将输入编码为连续特征序列V, Encoder网络根据输入决定。
将V进行特征转化，加入了attention机制。
Decoder将V解码，在每一个时刻将V作为输入，结合上一时刻的隐藏状态与输出，得出当前时刻的隐藏状态与输出。

t时刻的隐藏状态为： 其中
式中，ot 为output gate， σ是sigmod函数，φt是encoder阶段的特征向量的转化函数，Wo, Uo, Ao 和 bo 分别是输入对应的矩阵，前一时刻隐藏状态对应的矩阵，特征向量对应的矩阵和偏置。E是词向量。

式中，ct为memory state，用前一时刻的状态ct-1和新的memory内容更新向量。

式中，ft为forget gate，it为input gate

输入

作者取视频的前240帧来提取特征（不够的补零），在240帧中抽出26帧做卷积获取图像特征，然后利用3D卷积获取局部时空信息。利用GoogLeNet来得到1024维特征，然后3D卷积得到352位特征，最终提取的特征向量的大小为26*1376。

3D卷积：

3D卷积过程
首先以16*12*2为单位计算出每个单位的运动信息，得到了一个20*20*120的运动特征向量，然后将向量随机裁剪为15*15*120的特征向量。
3D卷积
文中的3D卷积没有太看懂，按照15*15*120算着不对。

Attention机制

在将encoder输出的特征转为Decoder阶段的输入时，需要用到特征转换函数，原来使用的是平均值： Attention机制中，使用的是加权，对于不同的部分有不同的关注度
在解码阶段，在时刻t，利用评分函数： 算出每一帧vi的分数，然后更新每一帧的权重：
流程为：

训练

在训练时，计算最大似然：

，有N个视频，视频中有n个单词。
使用Adadelta作为优化器进行反向传播。