其中AP-CNN和AP-biLSTM是对前两种模型的改进,即引入了attention机制。主要参考论文《Attentive Pooling Networks》 Co-attention机制是近年来新出现的处理序列信息匹配的机制。 本文末尾给出了模型代码和实验结果。 经典问答系统模型 问题文本和答案文本分别喂入两个同样的CNN或LSTM网络。若编码层采用卷积网络CNN处理,称...
深度学习的新篇章:注意力机制 | "Attention is All You Need"是一篇由Google Brain团队在2017年发表的论文。这篇论文提出了一种名为Transformer的模型,它完全基于注意力机制,而不是传统的RNN或CNN。这是一篇改变了深度学习领域的论文。 什么是注意力机制?
什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入...
Transformer架构是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的,它彻底改变了序列建模的方式,尤其是在自然语言处理(NLP)领域。Transformer完全基于注意力机制,摒弃了传统的循环神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNNs)在处理长序列时的局限性,能够并行处理输入序列的信息。 以下是Transformer的主要组成...
Swin transformer的创新点 | swin transformer模型在继承注意力机制的基础上,结合了CNN卷积神经网络的优点,对特征图进行了4倍,8倍,16倍的下采样(下图左上),这样就可以大大增加实例分割与对象检测的精确度。 但是vision transformer模型一直采用的是16倍的下采样。这样特征图也维持16倍的下采样,针对实例分割任务,精度...