GRU结构: 2、兴趣进化层(Interest Evolving Layer) 相对于兴趣抽取层最大的特点是加入了注意力机制(AUGRU, GRU with Attentional Upgate gate),得分生成过程与DIN完全一致,都是当前状态向量和目标广告向量进行相互作用的结果,在模拟兴趣进化的过程中,需要考虑与目标广告的相关性(用户可能同时购买多类商品)。接下来看...
在很多的应用场景,attention-layer 肩负起了部分 feature-selection,featue-representation 的责任。举个例子,transfer learning with Domain-aware attention network for item recommemdation in e-commerce 中提及:不同场景的用户的行为有不同的偏好(场景是 context,价格,品牌是不同的信息),天猫用户对品牌看重,亲淘用...
每一层有两个子层,一个多头注意力层和一个前馈层。多头注意力层首先应用LayerNorm,然后为所有的头投影输入到q、k、v。注意力机制对不同注意力头分别应用。连接所有头部的权重平均值并传递到一个密集层。然后在密集层的归一化输入和输出上使用残差连接,形成多头注意力子层的最终输出(LayerNorm(x) + AttentionLay...
第四个 vector 输入的时候,把第四个 vector 跟前一个时间点,產生出来的输出,再一起做处理,得到新的输出,再通过 fully connected network 的 layer,这个就是 RNN Recurrent Neural Network跟 Self-attention 做的事情其实也非常像,它们的input 都是一个 vector sequence Self-attention output 是另外一个 vector se...
多头注意力层首先应用LayerNorm,然后为所有的头投影输入到q、k、v。注意力机制对不同注意力头分别应用。连接所有头部的权重平均值并传递到一个密集层。然后在密集层的归一化输入和输出上使用残差连接,形成多头注意力子层的最终输出(LayerNorm(x) + AttentionLayer(LayerNorm(x)))。此外,还对密集层的输出施加...
Residual Attention Network for Image Classification(http://cn.arxiv.org/abs/1704.06904v1) 1.7 空间和通道上的Attention: SCA_CNN 2017_CVPR, 浙江大学,腾讯AI Lab 结合Spatial-attention和Channel-wise Attention以及multi-layer, 应用在图像字幕分类上字幕. ...
在编码器中,每个输入词汇都会通过一个嵌入层(Embedding Layer)转换成固定维度的向量表示。这些向量随后经过多个自注意力层(Self-Attention Layer)和前馈神经网络(Feed-Foward Neural Network Layer)的 处理,以捕捉词汇间的依赖关系和语义信息。 2. 优势 (1)捕捉长程依赖关系:编码器通过自注意力机制能够捕捉到输入序列...
多头注意力层首先应用LayerNorm,然后为所有的头投影输入到q、k、v。注意力机制对不同注意力头分别应用。连接所有头部的权重平均值并传递到一个密集层。然后在密集层的归一化输入和输出上使用残差连接,形成多头注意力子层的最终输出(LayerNorm(x) + AttentionLayer(LayerNorm(x)))。此外,还对密集层的输出施加...
模型同样包含 encoder 和 decoder 两个 stage,encoder 和 decoder 都是抛弃 RNN,而是用堆叠起来的 self-attention,和 fully-connected layer 来完成,模型的架构如下: 从图中可以看出,模型共包含三个 attention 成分,分别是 encoder 的 self-attention,decoder 的 self-attention,以及连接 encoder 和 decoder 的 atten...
V = tf.keras.layers.Dense(1, use_bias=False) self.location_layer = LocationLayer(self.at...