RNN 的长距离依赖比较 tricky:RNN 很强大(可以作为 encoder 对长度任意的序列进行特征抽取,基于特征抽取的能力可以胜任分类任务,另一方面可以作为Generators 学习 Language Model),其实核心就是长距离依赖(gate architectures - 线性操作让信息可以保持并流动,并选择性地让信息通过),可以对长度任意的序列进行表达,但是这种...
Existing deep learning architectures are mainly based on Convolutional Neural Network (CNN) architecture which captures spatial information of electromyogram signal. Motivated by the sequential nature of electromyogram signal, we propose an attention-based hybrid CNN and RNN (CNN-RNN) architecture to ...
RNN 的长距离依赖比较 tricky:RNN 很强大(可以作为 encoder 对长度任意的序列进行特征抽取,基于特征抽取的能力可以胜任分类任务,另一方面可以作为Generators 学习 Language Model),其实核心就是长距离依赖(gate architectures - 线性操作让信息可以保持并流动,并选择性地让信息通过),可以对长度任意的序列进行表达,但是这种...
2012_Learning where to attend with deep architectures for image tracking(https://arxiv.org/pdf/1109.3737v1.pdf): 2014_IJCV_A Neural Autoregressive Approach to Attention-based Recognition(http://www.dmi.usherb.ca/~larocheh/publications/preprint_ijcv_2014.pdf): 1.23 不用RNN、CNN,只用Attention的:...
RNN 的长距离依赖比较 tricky:RNN 很强大(可以作为 encoder 对长度任意的序列进行特征抽取,基于特征抽取的能力可以胜任分类任务,另一方面可以作为Generators 学习 Language Model),其实核心就是长距离依赖(gate architectures - 线性操作让信息可以保持并流动,并选择性地让信息通过),可以对长度任意的序列进行表达,但是这种...
相对于 MLP 和 CNN 模型进行用户序列建模,循环神经网络( RNN ) 也许是相对更为直观的序列网络模型,可以直接去刻画用户兴趣随着时间的演化过程。循环网络可以扩展到更长的序列,相对于前馈神经网络,我们可以在不同的时间步上共享模型参数,同时循环神经网络也可用于在线实时更新。
注意力机制在RNN上的应用:Attention在输入输出序列建模已经司空见惯了,不依赖词和词之间的距离(CNN具有locality的Inductive Bias),但还只是以RNN的一个部分出现的。(主要用在有效地将编码器的输出传输到解码器作为输入,摘要里提到了) In this work we propose the Transformer, a model architecture eschewing(故意避...
于是Recurrent Models of Visual Attention提出使用location-wise hard attention mechanism进行RNN-based的图像分类。其具体做法是从输入图片中随机选择一个子区域去预测一个中间结果,模型既会预测图像标签,还可以定位目标的位置。也就是说attention based RNN model将图像分类和目标检测整合到了一个端到端的模型中...
"architectures": [ "BertForMaskedLM" ], "attention_probs_dropout_prob": 0.1, "hidden_act": "gelu", "hidden_dropout_prob": 0.1, "hidden_size": 768, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 3072, "max_position_embeddings": 512, ...
然而,就我们所知,Transformer是第一个完全依靠self-attention来计算输入和输出表示而不使用序列对齐RNN或卷积的转导模型。在下面的章节中,我们将描述Transformer、引出self-attention并讨论它相对[17, 18]和[9]几个模型的优势。 3 模型架构 Figure 1: The Transformer - model architecture. ...