1.3 VQA模型 本文提出了一个基于soft自上而下注意力机制的VQA模型,采用question的特征表示作为上下文向量来计算图像特征权重,如下图所示。首先将question进行GRU编码,得到隐含还在那状态q,通过将图像和question多模态特征融合,最后获得在候选答案集上的概率分布,概率最高的候选答案即为最终答案。 2. 实验结果 采用VG数据...
12.本发明的目的是提供一种基于自注意力机制从病理图片预测微卫星不稳定性的方法、电子设备及计算机可读存储介质,筛选出肿瘤区域的小图片进行特征编码,采用自注意力算法进行分类预测,提高msi预测的准确性。 13.为了实现以上目的,本发明提供了一种基于自注意力机制从病理图片预测微卫星不稳定性的方法,包括如下步骤: 14....
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片的只能处理图片的,...
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
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务中的表现进行了评估。通过与传统的浮点乘法(如fp8和fp16)进行对比,结果显示L-Mul在保持高...