论文创新点: 多头注意力 transformer模型 Transformer模型 上图为模型结构,左边为encoder,右边为decoder,各有N=6个相同的堆叠. encoder 先对inputs进行Embedding,再将位置信息编码进去(cancat方式),位置编码如下: 然后经过多头注意力模块后,与残余连接cancat后进行一个Norm操作,多头注意力模块如下: 左图:缩放点乘注意力,这就是个平常的注意力机制,只不过多了scale和mask(仅对于decoder下面橙色框部分),使用的

自从Attention机制在提出之后,加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: ·        input的方向性:单向 -> 双向 ·        深度:单层 -> 多层 ·        类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在

Motivation: 靠attention机制,不使用rnn和cnn,并行度高 通过attention,抓长距离依赖关系比rnn强 创新点: 通过self-attention,自己和自己做attention,使得每个词都有全局的语义信息(长依赖 由于 Self-Attention 是每个词和所有词都要计算 Attention,所以不管他们中间有多长距离,最大的路径长度也都只是 1.可以捕获长距离依赖关系 提出multi-head attention,可以看成attention的ensemble

目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构(论文:Attention is all you need).它抛开了RNN等固有模式,直接用注意力机制处理Seq2Seq问题,体现了大道至简的思想.网上对此模型解析的资料有很多,但大都千篇一律.这里推荐知乎的一篇<Attention is all you need>

注:博主是大四学生,翻译水平可能比不上研究人员的水平,博主会尽自己的力量为大家翻译这篇论文.翻译结果仅供参考,提供思路,翻译不足的地方博主会标注出来,请大家参照原文,请大家多多关照. 转载请务必注明出处,谢谢. 0. 译者序 题目翻译:基于内容感知生成模型的图像修复 介绍:这篇文章也被称作deepfill v1,作者的后续工作 "Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution" 也被称为deepfill v2.两者最主要的区别是,v2

1什么是注意力机制? Attention是一种用于提升Encoder + Decoder模型的效果的机制. 2.Attention Mechanism原理 要介绍Attention Mechanism结构和原理,首先需要介绍下Seq2Seq模型的结构.Seq2Seq模型,想要解决的主要问题是,如何把机器翻译中,变长的输入X映射到一个变长输出Y的问题,其主要结构如图3所示. 图3 传统的Seq2Seq结构 从图中可以看出,seq2seq模型分为两个阶段:编码阶段和解码阶段. 编码阶段: 把一个变长

论文题目:Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 链接地址:https://arxiv.org/abs/2102.07037 文章核心想要解决的是车道线遮挡.缺失.模糊等情况下的识别精度问题.主要通过一个自注意力模块,增强网络对于这部分车道线的关注程度,从而提升效果. 1. 概述 1.1 问题定义 这里的 Lane Detection,检测的目标是抽象意义上的车道分隔线,更关注全局的几何特征: 而不是路面上印刷的 Lane Mark,如

论文信息 论文标题:Interpretable and Generalizable Graph Learning via Stochastic Attention Mechanism论文作者:Siqi Miao, Mia Liu, Pan Li论文来源:2022,ICML论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 1.1 引入 GNN的可解释性问题:通常旨在从原始的输入图中提取一个子图:人们希望提取的子图中仅包含最能帮助标签预测的信息. 例子:如下图,我

论文信息 论文标题:Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks论文作者:Boris Knyazev, Graham W. Taylor, Mohamed R. Amer论文来源:2019,NeurIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 本文关注将注意力 GNNs 推广到更大.更复杂或有噪声的图.作者发现在某些情况下,注意力机制的影响可以忽略不计,甚至有害

论文信息 论文标题:How Attentive are Graph Attention Networks?论文作者:Shaked Brody, Uri Alon, Eran Yahav论文来源:2022,ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Abstract 在 GAT中,每个节点都为它的邻居给出自己的查询表示.然而,在本文中证明了 GAT 计算的是一种非常有限的注意类型:注意力分数在查询节点上是无条件的.本文将其定义为静态注意力,并提出了相应的动态注意力 GATv

论文信息 论文标题:Federated Graph Attention Network for Rumor Detection论文作者:Huidong Wang, Chuanzheng Bai, Jinli Yao论文来源:2022, arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 现有的谣言检测模型都是为单一的社交平台构建的,这忽略了跨平台谣言的价值.本文将联邦学习范式与双向图注意网络谣言检测模型相结合,提出了用于谣言检测的联邦图注意网络(Fed

时空上下文视觉跟踪(STC)算法的解读与代码复现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本博文主要是关注一篇视觉跟踪的论文.这篇论文是Kaihua Zhang等人今年投稿到一个会议的文章,因为会议还没有出结果,所以作者还没有发布他的Matlab源代码.但为了让我们先睹为快,作者把论文放在arxiv这个网站上面供大家下载了.对于里面所描述的神奇的效果,大家都跃跃欲试,也有人将其复现了.我这里也花了一天的时间去复现了单尺度的C++版本,主要是基于Op

面向对象编程是用抽象方式创建基于现实世界模型的一种编程模式,主要包括模块化.多态.和封装几种技术.对JavaScript而言,其核心是支持面向对象的,同时它也提供了强大灵活的基于原型的面向对象编程能力.本文将会深入的探讨有关使用JavaScript进行面向对象编程的一些核心基础知识,包括对象的创建,继承机制,最后还会简要的介绍如何借助ES6提供的新的类机制重写传统的JavaScript面向对象代码. 面向对象的几个概念 在进入正题前,先了解传统的面向对象编程(例如Java)中常会涉及到的概念,大

字面意思理解,self attention就是计算句子中每个单词的重要程度. 1. Structure 通过流程图,我们可以看出,首先要对输入数据做Embedding 1. 在编码层,输入的word-embedding就是key,value和query,然后做self-attention得到编码层的输出.这一步就模拟了图1中的编码层,输出就可以看成图1中的h.2. 然后模拟图1中的解码层,解码层的关键是如何得到s,即用来和编码层做attention的query,我们发现,s与上个位置的真实lab

2017年中,有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文,分别是FaceBook的<Convolutional Sequence to Sequence Learning>和Google的<Attention is All You Need>,它们都算是Seq2Seq上的创新,本质上来说,都是抛弃了RNN结构来做Seq2Seq任务. 这篇博文中,笔者对<Attention is All You Need>做一点简单的分析.当然,这两篇论文本身就比较火,因此网上已经有很多解读了

TravelPort Ping通使用教程 Unit1 Lesson 1: 标签(空格分隔): 完成第1单元的三个课程后,您可以使用Travelport Universal API来提出服务请求并了解响应. 1. 下载和安装cxf 2. 需要从Travelport的UniversalAPI提供的wsdl和xsd文件生成Java代码 3. 首先要生成的是系统服务的Java代码(System.wsdl) 命令行: wsdl2Java -client -d /Users/johndoe/tport-wo

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247486960&idx=1&sn=1b4b9d7ec7a9f40fa8a9df6b6f53bbfb&chksm=96e9d270a19e5b668875392da1d1aaa28ffd0af17d44f7ee81c2754c78cc35edf2e35be2c6a1&scene=21#wechat_redirect 作者丨苏剑林 单位丨广州火焰信息科技有限

原文链接: https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 attention 总结 参考:注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 Attention函数的本质可以被描述为一个查询(query)到一系列(键key-值value)对的映射,如下图. 在计算attention时主要分为三步: 第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重,常用的相似度函数有点积,拼接,感知机等: 第二步

作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的paper,是浙江大学和香港中文大学的工作,这篇文章十分有趣,网友戏称:"无痛涨点,实现简单,良心paper.",在我看来确实是这样的,没有太大的改造结构,不需增加计算成本的条件下,居然能涨两个点mAP.除了本文解读的Libra R-CNN(天秤座 RCNN)[1],我还记得陈恺他们港中文的实验室今年还中了一篇CVPR2019是<Region Prop

之前在看<Semi-supervised Sequence Learning>这篇文章的时候对seq2seq半监督的方式做文本分类的方式产生了一定兴趣,于是开始简单研究了seq2seq.先来简单说一下这篇paper的内容: 创立的新形式Sequence AutoEncoder LSTM(SA-LSTM),Pre-trained RNNs are more stable, generalize better, and achieve state-of-the-art results on var