Attention-based Pooling Layer Attention机制在神经网络模型当中广泛使用,它的主要思想是当我们把多项累加在一起的时候,允许每一项的权重不同。可以简单理解成一种自动加权的机制,它的权重也是通过神经网络来学习自动赋予的,而不是我们事先固定的。和FM结合起来之后,也就是说FM当中每一个二阶交叉项的权重都是通过Att...
attention-based pooling 代码以下是使用 PyTorch 实现注意力池化(Attention Pooling)的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn class AttentionPooling(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AttentionPooling, self).__init__() self.in_channels = in_...
在卷积操作前做Attention:比如Attention-Based BCNN-1,对两段输入的序列向量进行Attention,计算出特征向量,再拼接到原始向量中,作为卷积层的输入。 在卷积操作后做Attention:比如Attention-Based BCNN-2,对两段文本的卷积层的输出做Attention,作为池化层的输入。 在池化层做Attention:比如Attention pooling,首先我们用LST...
a. 在卷积操作前做attention,比如Attention-Based BCNN-1,这个任务是文本蕴含任务需要处理两段文本,同时对两段输入的序列向量进行attention,计算出特征向量,再拼接到原始向量中,作为卷积层的输入。 b. 在卷积操作后做attention,比如Attention-Based BCNN-2,对两段文本的卷积层的输出做attention,作为pooling层的输入。
这里的, 分别表示权重和偏移量。如果我们固定p=1,b=0,那么上面这个式子和FM模型是完全一样的。pair-wise interaction layer可以简单地看成是权重层,用来给FM当中二阶交叉项提供权重。接下来我们来看Attention-based Pooling层。 Attention-based Pooling Layer ...
第一个操作:Squeeze(Fsq),通过全局池化(Global Pooling),将每个通道的二维特征(HxW)压缩为一个实数,论文时通过全局平均池化的方式实现的。这属于空间维度的一种特征压缩,因为这个实数是根据所有特征值计算出来的,所以在某种程度上具有平均感受野,保持通道数不变,所以通过squeeze操作后变为1x1xC: ...
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。 BCNN BCNN就是ABCNN模型的基础,即没有添加Attention的模型结构。如下图所示: 1, 输入层: 就是将输入句子进行padding后转化成词向量即可。
1. Attention-based, 这类算法是目前主流研究改进方向,包括了 Transformer 中最核心的自注意力模块。 2. MLP-based, 这类算法不需要核心的自注意力模块,而是简单的通过 MLP 代替,也可以取得类似效果。 3. ConvMixer-based, 这类算既不需要自注意力模块,也不是单纯依靠 MLP,而是内部混合了部分 Conv 算子来实现...
显著性(saliency-based)注意力:自下而上的有意识的注意力,被动注意——基于显著性的注意力是由外界刺激驱动的注意,不需要主动干预,也和任务无关;可以将max-pooling和门控(gating)机制来近似地看作是自下而上的基于显著性的注意力机制。 在人工神经网络中,注...
3、Attentive Pooling 4、LEAM 5、DRCN 6、ABCNN 7、Multiway Attention Networks 8、aNMM 1、HAN HAN(Hierarchical Attention Networks)是由Zichao Yang[1]等人提出的一种算法,其主要思想是利用attention机制,将单词进行编码,得到句子的向量s,接着用同样的方式对句子进行编码,最终得到文章的向量V,最终,可以在V上加...