目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LS

Alyona and Strings 题目链接: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/121333#problem/D Description After returned from forest, Alyona started reading a book. She noticed strings s and t, lengths of which are n and m respectively. As usual, reading bored Aly

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LSTM and Answering Point Model 5: Bi

前言 上一篇文章已经介绍了简单的CDQ分治,包括经典的二维偏序和三维偏序问题,还有带修改和查询的二维/三维偏序问题.本文讲介绍多重CDQ分治的嵌套,即多维偏序问题. 四维偏序问题       给定N(N<=20000)个有序四元组(a,b,c,d),求对于每一个四元组(a,b,c,d),有多少个四元组(a2,b2,c2,d2)满足a2<a && b2<b && c2<c && d2<d.        不需要太多思考,就能得到一

Attention:本博客暂停更新 2016年11月17日08:33:09 博主遗产 http://www.cnblogs.com/radiumlrb/p/6033107.html Dans cette cérémonie étrange où je suis nominé à vie在这个陌生的仪式上,我提名生活Je suis ému, tout se mélange, je me lève et je vous souris我很感动,一切都顺利,我起立,我微笑And the winner i

参考:modeling visual attention via selective tuning attention问题定义: 具体地, 1) the need for region of interest selection 2) the need for features of interest selection 3) the problem with information flow (four problems) (4)the need for shift selection in

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 本文转自:http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html  近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分

Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups  摘要:本文将 DQN 引入了 Attention 机制,使得学习更具有方向性和指导性.(前段时间做一个工作打算就这么干,谁想到,这么快就被这几个孩子给实现了,自愧不如啊( ⊙ o ⊙ ))   引言:我们知道 DQN 是将连续 4帧的视频信息输入到 CNN 当中,那么,这么做虽然取得了不错的效果,但是,仍然只是能记住这 4 帧的信息,之前的就会遗忘.所以就有研究者提出了 Deep Recurre

/* 这是我做过的一道新类型的搜索题!从来没想过用四维数组记录状态! 以前做过的都是用二维的!自己的四维还是太狭隘了..... 题意:悟空救师傅 ! 在救师父之前要先把所有的钥匙找到! 每种钥匙有 k 种, 每一种有多个! 只要求找到每一种的其中一个就可以! 找钥匙的顺序按照 第1种, 第2种, 第3种 ....第k种! 找钥匙的时间是一步, 走到相邻空地的时间是一步, 打蛇的时间就是两步! 求找到师傅的最少步数! 这里说一下 state[N][N][10][35]表示的含义: ->state[

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分享. 1 Attention研究进展 Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提

  Dell PowerVault TL4000 磁带库机的指示灯告警,从Web管理平台登录后,在菜单"Library Status"下发现如下告警信息:  Library Status: Media Attention 出现这个告警,一般是因为磁带卡住.磁带损坏等原因造成,需要进一步验证.检查具体原因,在菜单Inventory下找到了原因: Slot 32下有一盒编码为000037L5的磁带损坏了,另外,Slot 为22下的清洁带过期了,如下截图所示.将磁带000037L5的磁带替换

1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc

Attention and Augmented Recurrent Neural Networks CHRIS OLAHGoogle Brain SHAN CARTERGoogle Brain Sept. 8 2016 Citation: Olah & Carter, 2016 Recurrent neural networks are one of the staples of deep learning, allowing neural networks to work with seque

    本文转自:http://www.cosmosshadow.com/ml/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/2016/03/08/Attention.html     Attention Index 参考列表 Attention Attention在视觉上的递归模型 模型 训练 效果 Torch代码结构 (TODO)基于Attention的图片生成 基于Attention的图片主题生成 模型 编码 解码 Stochastic “Hard” Atten

 Multiple Object Recognition With Visual Attention Google DeepMind  ICRL 2015 本文提出了一种基于 attention 的用于图像中识别多个物体的模型.该模型是利用RL来训练 Deep RNN,以找到输入图像中最相关的区域.尽管在训练的过程中,仅仅给出了类别标签,但是仍然可以学习定位并且识别出多个物体. Deep Recurrent Visual Attention Model 文中先以单个物体的分类为基础,再拓展到多个

Attention For Fine-Grained Categorization Google ICLR 2015 本文说是将Ba et al. 的基于RNN 的attention model 拓展为受限更少,或者说是非受限的视觉场景.这个工作和前者很大程度上的不同在于,用一个更加有效的视觉网络,并且在attention RNN之外进行视觉网络的预训练. 前人的工作在学习 visual attention model 时已经解决了一些计算机视觉问题,并且表明加上不同的attention mec

Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind 模拟人类看东西的方式,我们并非将目光放在整张图像上,尽管有时候会从总体上对目标进行把握,但是也是将目光按照某种次序(例如,从上倒下,从左到右等等)在图像上进行扫描,然后从一个区域转移到另一个区域.这么一个一个的区域,就是定义的part,或者说是 glimpse.然后将这些区域的信息结合起来用于整体的判断和感受. 站在某个底层的角度,物体的显著性已经将这个物体研究的足够透彻.本文就是从这些东西

Localizing by Describing: Attribute-Guided Attention Localization for Fine-Grained Recognition Baidu Research 本文主要是将part描述利用起来,协助进行part定位,针对每一个定位好的part,再进行每一个part对应属性的识别.首先来看一张图,有一个直观的印象:

Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了

算法指南白书 维护一个四维数组,走一步更新一步 #include<cstdio> #include<cstring> #include<queue> #include<algorithm> using namespace std; ; + ; + ; int R, C, sr, sc, tr, tc; char maze[maxr][maxc]; struct State { int r, c, dir, color; State(int r, int c,