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

一.背景 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问题的制约,神经网络需要能够将源语句的所有必

这个论文讲述了attention机制的发展历史以及在发展过程的变体-注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 上面那个论文提到attention在CNN中应用,有一个模型叫做ABCNN模型,我找到了相应的博文解释,写的还是不错的,可以看一下这里-<ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs>阅读笔记 这个论文 对上面这个ABCNN模型进行了一个p

一.背景 自从Attention机制在提出 之后,加入Attention的Seq2 Seq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问题的制约,神经网络需要能够将源语句的所

主流的序列到序列模型都是基于含有encoder和decoder的复杂的循环或者卷积网络.而性能最好的模型在encoder和decoder之间加了attentnion机制.本文提出一种新的网络结构,摒弃了循环和卷积网络,仅基于attention机制. self-attention是一种attention机制,它是在单个序列中计算每个位置与其他不同位置关系从而计算序列.Transformer是第一个完全依靠self-attention机制来计算输入和输出表示. 模型架构     encoder 编码

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

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

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)

本篇随笔为转载,原文地址:知乎,深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用.参考链接:深度学习中的注意力机制. Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)等很多领域,之所以它这么受欢迎,是因为Atten

CVPR 2020 共收录 1470篇文章,根据当前的公布情况,人工智能学社整理了以下约100篇,分享给读者. 代码开源情况:详见每篇注释,当前共15篇开源.(持续更新中,可关注了解). 算法主要领域:图像与视频处理,图像分类&检测&分割.视觉目标跟踪.视频内容分析.人体姿态估计.模型加速.网络架构搜索(NAS).生成对抗(GAN).光学字符识别(OCR).人脸识别.三维重建等方向. 目录如下: 总目录 图像处理 Deep Image Harmonization via Domain Ve

CVPR 2020 共收录 1470篇文章,根据当前的公布情况,人工智能学社整理了以下约100篇,分享给读者. 代码开源情况:详见每篇注释,当前共15篇开源.(持续更新中,可关注了解). 算法主要领域:图像与视频处理,图像分类&检测&分割.视觉目标跟踪.视频内容分析.人体姿态估计.模型加速.网络架构搜索(NAS).生成对抗(GAN).光学字符识别(OCR).人脸识别.三维重建等方向. 目录如下: # 总目录 # 图像处理 1. Deep Image Harmonization via Do

One-Stage Inpainting with Bilateral Attention and Pyramid Filling Block 论文链接:https://arxiv.org/abs/1912.08642 源码地址:https://github.com/KumapowerLIU/One-Stage-Inpainting-with-Bilateral-Attention-and-Pyramid-Filling-Block 1. 引言 这篇论文解决的问题是图像修复(Image inpa

[论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 目录 [论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 0x00 摘要 0x01 文件简介 0x02 总体架构 0x03 总体代码 0x04 模型基类 4.1 基本逻辑 4.2 模块分析 4.2.1 构建变量 4.2.2 构建embedding 4.2.3 拼接embedding 0x05 Model_DIN_V2_Gru_Vec_attGru_Neg 5.1 第一层 'rnn_1' 5.1.1 GRU 5.1.2 辅助损失 5.1.3 mask的作用 Paddin

目录 1.Memory Networks 框架 流程 损失函数 QA 问题 一些扩展 小结 2.End-To-End Memory Networks Single Layer 输入模块 算法流程 Multiple Layer 网络参数设置细节 QA 问题 3 Key-Value Memory Networks 4 Dynamic Memory Networks Input Module Question Module Episodic Memory Module Attention mechan

论文信息 论文标题:MFAN: Multi-modal Feature-enhanced Attention Networks for Rumor Detection论文作者:Jiaqi Zheng, Xi Zhang, Sanchuan Guo, Quan Wang, Wenyu Zang, Yongdong Zhang论文来源:2022,IJCAI论文地址:download论文代码:download Abstract 本文提出的模型 MFAN 第一次将 文本.视觉和社图谱特征 融入同一个框架

Hierarchical Attention Networks for Document Classification 论文的理解 在论文的摘要中,它提出了论文的两个特点.第一个就是对应文章所有具有的分层结构,这个模型采取了相应的分层结构.这个文章的分层结构怎么理解呢? 文章是具有分层结构的,单词构成了句子,句子构成了文章.根据这个结构,HAN提出了在表示文章的时候,先是在第一层得到句子的表示,然后在第二层得到文章的表示.(这句话 可能有点费解,这个结构在第一层使用的是单词向量,所以在第一层最后

最近,笔者想研究BERT模型,然而发现想弄懂BERT模型,还得先了解Transformer. 本文尽量贴合Transformer的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Attention Is ALL You Need 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 摘要 序列转换方式由基于

Transformer模型由<Attention is All You Need>提出,有一个完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)机制构成.论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.03762. 其整体结构如图所示: 模型分为编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分,包含内部结构的总体结构如下图所示: 图二 在论文中编码器部分由6个相同编码器叠在一起,解码器部分也是由6个相同解码器叠在一起,编码器之间不共享参数.(

放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较 在辞旧迎新的时刻,大家都在忙着回顾过去一年的成绩(或者在灶台前含泪数锅),并对2019做着规划,当然也有不少朋友执行力和工作效率比较高,直接把2018年初制定的计划拷贝一下,就能在3秒钟内完成2019年计划的制定,在此表示祝贺.2018年从经济角度讲,对于所有人可能都是比较难过的一年,而对于自然语言处理领域来说,2018年无疑是个收获颇丰的年头,而诸多技术进展如果只能选择一项来讲的话,那么当之无愧的

Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 它是由编码组件.解码组件和它们之间的连接组成. 编码组件部分由一堆编码器(6个 encoder)构成.解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的. 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数.每个解码器都可以分解成两个子层. BERT大火却不懂Transformer?读这一篇就够了 大数据文摘 1月8日 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰

0 简述 Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率. 编码组件部分由一堆编码器(encoder)构成(论文中是将6个编码器叠在一起——数字没有什么神奇之处,你也可以尝试其他数字).解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的. 这里有个特别点就是masking,  masking 的作用就是防止在训练的时候