摘要:自上而下注意力机制已经被广泛应用于图片描述(image caption)和视觉问答(visual question answering),提升了模型在更深层次的图像理解和多步推理中的表现。本文提出了一个将自下而上和自上而下注意力机制结合起来实现在object层面的注意力计算,其中自下而上注意力(基于faster r-cnn)实现图像候选框提取,每一个...
2.自注意力机制。 谷歌的这篇论文最大的重点就是自注意力机制。传统的机器学习是需要预先进行数据标注,人为地对数据进行权重标注,而自注意力机制则是让模型具备自己提取权重的能力。这是向通用人工智能迈出的一大步。 3.多模态。 自注意力的机制的实现。让模型的多模态具备可能。以前的模型文字的只能处理文字的图...
一种基于深度注意力机制的图片新闻封面自动选择方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于深度注意力机制的图片新闻封面自动选择方法说明:本发明涉及一种基于深度注意力机制的图片新闻封面自动选择方法,属于计算机应用技术领域。本方法通过...专利查询请上爱企查
在实现方面,L-Mul可以无缝地集成到现有的神经网络模型中,尤其是在变换器模型的注意力机制中。实验表明,直接将L-Mul应用于注意力机制几乎没有性能损失,且在多个基准测试中,L-Mul的精度超过了现有的8位浮点乘法(fp8)方法。 实验设计与结果分析 在实验中,作者对L-Mul算法在自然语言处理、视觉理解和数学推理等多个任...