对于变量间因果图结构学习的问题,论文中基于图自编码器和梯度优化的方法来学习观测数据中的因果结构,主要可以解决非线性结构等价问题并且将其应用到向量值形式的变量因果结构预测中。实验部分在人工生成数据中验证了提出的 GAE 模型优于当前其它基于梯度优化的模型 NOTEARS 和 DAG-GNN 等,尤其是在规模较大的因果图预测...
Transformer 编码器:将嵌入后的图像块序列输入到 Transformer 编码器中,编码器由多个堆叠的注意力层和前馈神经网络层组成。 分类头:最后,使用一个分类头来处理 Transformer 编码器的输出,并进行图像分类 ViT 模型的优势 ViT 模型相比传统的卷积神经网络(CNN)有几个显著优势: 强大的特征提取能力:由于 Transformer 模型...
提出一种基于改进网络结构及损失函数的图自编码器模型NLGAE.首先,在模型结构设计上,一方面将编码器中堆叠的图卷积层倒置,以解决GAE与VGAE中无参Decoder缺乏灵活性并且表达能力不足的问题,另一方面引入注意力机制的图卷积网络GAT来解决节点之间的权重系数固化的问题;其次,重新设计的损失函数能够同时考虑到图结构与节点...
Transformer 编码器:将嵌入后的图像块序列输入到 Transformer 编码器中,编码器由多个堆叠的注意力层和前馈神经网络层组成。 分类头:最后,使用一个分类头来处理 Transformer 编码器的输出,并进行图像分类 ViT 模型的优势 ViT 模型相比传统的卷积神经网络(CNN)有几个显著优势: 强大的特征提取能力:由于 Transformer 模型...
解码器(Decoder) 解码器负责生成输出序列。它的结构与编码器相似,但在自注意力层和前馈神经网络层之间增加了一个注意力层(Masked Self-Attention),用于确保生成的序列不会参考未来的信息。 多头注意力(Multi-Head Attention) Transformer模型中的自注意力机制被扩展为多头注意力,允许模型同时关注输入序列的不同位置,从...