说明：本文是自己阅读Finding Structure in Time期间，查找完整论文的讲解很少，于是自己打算将自己的理解整理下来。 文中的图片均来自论文Finding Structure in Time。 ABS 与我读过的其他摘要
说明：本文是自己阅读Finding Structure in Time期间，查找完整论文的讲解很少，于是自己打算将自己的理解整理下来。
文中的图片均来自论文Finding Structure in Time。
与我读过的其他摘要不同，这篇文章的摘要只是简单的说明了时间的重要性，同时介绍了一下现在时序模型的发展，并没有在摘要中指出自己的模型的厉害之处也没有指出其他模型的不足之处。
指明应该采用显式的表示来表示时间
一种解决方法是通过独热编码来表示是哪一个时刻的输入。
存在几个问题：
之前Jordan提出了一个模型具有记忆能力，如Figure 1所示
作者对上面的模型进行了一些改进，就得到了本文使用的模型，如下图所示（Figure 2）：
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原文链接：Image Inpainting via Conditional Texture and Structure Dual Generation (ICCV 2021). Xiefan Guo, Hongyu Y
文章目录 1 摘要 2 引言 相关工作 3 方法 3.1 特征图产生器 3.1.1 特征相似图 3.1.2特征传播图 3.2 语义图生成器 4 实验 5 结论 论文链接： http:shichuandoc100.pdf 代码链接：
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