原文链接:ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs 来源:arxiv 问题介绍:这篇论文主要解决的是句子对有关的问题,进行了以下三个任务的实验:Answer Selection(答案选择),Paraphrase Identification(释义识别),Textual entailment(文本蕴含)。 1.Answer Selection(答案选择):给定一个...
文献:ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs 这篇文章结合卷积神经网络CNN和Attention机制,提出应用到文本分类中。 文本贡献: 第一:将Attention机制和CNN结合应用到句子建模 第二:提出三种结合Attention机制的建模方式 第三:核心是通过Attention机制将原先各自独立的句子,考虑句子之...
3.3 ABCNN1和ABCNN2的主要区别 (1)ABCNN1中的注意力间接的影响卷积操作,而ABCNN2中的注意力通过权重直接作用于pooling。 (2)ABCNN1需要额外计算两个权重矩阵,并且卷积输入的特征数量是ABCNN2的两倍。 (3)由于pooling在卷积之后,所处理的特征更抽象,所以ABCNN1和ABCNN2的注意力在不同的粒度发挥作用。 3.4 ABCNN3 ...
本文是Wenpeng Yin 该作者之前还发过一篇《Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences》 。ABCNN是基于之前发的这篇论文加入了注意力机制。 相比这两篇Attention-based的论文,会发现,ABCNN提出了三个层面的Attention方法,有助于更加全面的理解attention在不同层面所能带来的不同作用。
文中提出RADC-Net(residual attention based dense connected convolutional neural network),网络中由三种结构组成,密集连接结构(dense connection structure)、残差注意力块(residual attention block)、增强分类层(enchanced classification layer)。密集连接结构能够提取明显的特征,残差注意力快可以增强局部语义信息,增强分类...
Convolutional Neural Network (CNN)可以说是近几年最火的算法之一了,凡做图像必用CNN,因为其良好的local representation的能力可以有效提取到图像的局部特征。最近CNN也被广泛应用到NLP领域,本证明学习能力依然出众。基本的CNN模型可以参见Stanford CS231n课程CNN for visual recogonition。本文使用的基本CNN结构包括一层...
Attention-Based Multi-Perspective Convolutional Neural Networks for Textual Similarity Measurement 本文的任务是STS(semantic textual similarity)指给定一个检索句子和比较的句子,计算他们的相似度得分。 过去的模型,把输入的句子独立对待,忽略了句子的上下文交互。attention也就是因此而引入的。
Attention-Based Multi-Perspective Convolutional Neural Networks for Textual Similarity Measurement 本文的任务是STS(semantic textual similarity)指给定一个检索句子和比较的句子,计算他们的相似度得分。 过去的模型,把输入的句子独立对待,忽略了句子的上下文交互。attention也就是因此而引入的。
State-of-the-art results have been achieved with learning-based methods, especially when the deep learning approaches have been applied. Several methods that are combining local patches for global illumination estimations exist. However, in this paper, a new convolutional neural network architecture is...
基于注意力(Attention based)的CNN有:Residual Attention Neural Network、Convolutional Block Attention、Concurrent Squeeze and Excitation等。 PyTorch实现的cnn:该系列的卷积神经网络实现包含了9大主题,有:典型网络、轻量级网络、目标检测网络、语义分割网络、实例分割网络、人脸检测和识别网络、人体姿态识别网络、注意力机...