Convolution layer:卷积层部分采用宽卷积(wide convolution)的方式,即对句子的边缘部分进行补零,如下图: 将句子中的词用v_{1},v_{2},...,v_{s}表示,c_{i}\in R^{w\cdot d_{0}} ,0<i
Convolution Layer 卷积层 w应该是卷积核过滤器的宽度。卷积时如果会对周边做填充。也就是当j<1 或 j>s时,就是按照w*d0的过滤器做卷积。 Pooling Layer 选用平均池化作为baseline 池化层 两次卷积和池化,输出层softmax BCNN方式就是正常的一个CNN网络架构。 ABCNN结构:文章提出了三种结构,ABCNN-1,ABCNN-2,AB...
This study\naims to improve the 3D convolution model and propose a flexible and\nsignificant attention module for the extraction of spatiotemporal information.\nOur first contribution is a self-additive attention module and\na feature-based attention module, which is a simple yet effective method\n...
在Early Convolutions Help Transformers See Better 论文中,作者进行了深度分析,虽然作者只是简单的将图片 Token 化的 Patch Embedding 替换为 ResNet Conv Stem,但是作者是从优化稳定性角度入手,通过大量的实验验证上述做法的有效性。作者指出 Patch Embedding 之所以不稳定,是因为该模块是用一个大型卷积核以及步长等于...
In this work, a novel deep-learning acoustic model called attention-based skip convolution bi-directional long short-term memory, abbreviated as SCBAMM, is proposed to recognize speech emotion. It has eight hidden layers, namely, two dense layers, a convolutional layer, a skip layer, a mask ...
在Early Convolutions Help Transformers See Better 论文中,作者进行了深度分析,虽然作者只是简单的将图片 Token 化的 Patch Embedding 替换为 ResNet Conv Stem,但是作者是从优化稳定性角度入手,通过大量的实验验证上述做法的有效性。作者指出 Patch Embedding 之所以不稳定,是因为该模块是用一个大型卷积核以及步长等于...
We combine the CNN, STAN and fusion network to construct a spatial-temporal attention-based convolution network (STACN); then, we use the fusion network to generate the final output, as shown in Fig.1. The workflow is as follows. First, we arrange the thought vectors of text as a map ...
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convolution layer和一层pooling layer。简单的结构依然可以取得不错的结果。我们使用了多个不同窗口的CNN以提取不同长度的局部信息,并最终相互连接,这样丰富了句子的表示信息。
注意力机制论文 --- RADC-Net: A residual attention based convolution network for aerial scene classification 最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇,这篇论文大概只看了摘要,方法和参数初始化部分。文中提出RADC-Net(residual attention based dense connected ...
TITS--Spatiotemporal Attention-Based Graph Convolution Network for Segment-Level Traffic Prediction 文章中心: 本文为路段级的交通预测提出了基于注意力的时空图卷积网络模型,同时作者指出现有的交通预测方法大多侧重于基于网格的计算问题(例如,拥挤进出流预测)和基于点的计算问题(例如,交通检测器数据预测),而忽略...