注意力机制公式 co-attention机制由两个注意力机制组成:查询注意力和键值注意力。查询注意力机制计算查询查询与键值对之间的相容性分数,而键值注意力机制计算键值对中值向量与查询向量的相容性分数。 查询注意力机制 对于查询向量q和一组键值对{(k_i, v_i)}_{i=1}^{N},查询注意力机制计算相容性分数s_i如下:...
Coattention是一种用于自然语言处理的技术,它可以帮助模型更好地理解文本中的关系和语义。Coattention的核心思想是将注意力机制应用于多个文本序列之间的交互,以便模型可以同时关注多个序列中的相关信息。Coattention可以应用于多个自然语言处理任务中,例如问答系统、文本分类和机器翻译。Coattention的优点包括更好的语义理解、...
Co-attention机制是一种新的注意力机制,旨在解决传统注意力机制的局限性。Co-attention机制通过同时关注输入序列中的所有位置,利用上下文信息,动态调整关注的重点,从而更好地理解文本之间的关联关系。 Co-attention机制的原理如下: 1. 双向关注:Co-attention机制在处理文本关联时,同时关注输入序列中的所有位置,而不是只...
同样的,以$\phi(I)$作为参考输入,可以得到$\phi(p)$的$\varphi(p;I)\in \mathbb{R}^{N\times W_p\times H_p}$,$I$和$p$之间的相互non-local operations可以认为进行co-attention机制
除了关联region proposals和查询图片外,co-attention机制产生了channel数一样的两组特征F(I) F(p),而这两组特征可以通过论文提出的squeeze-and-co-excitation(SCE)来根据查询图片p对N个channel进行自适应重新加权。具体地,squeeze步骤通过GAP(global average pooling)概括了每一个特征图,而co-excitation则同时对F(I...
除了关联region proposals和查询图片外,co-attention机制产生了channel数一样的两组特征 ,而这两组特征可以通过论文提出的squeeze-and-co-excitation(SCE)来根据查询图片 对N个channel进行自适应重新加权。具体地,squeeze步骤通过GAP(global average pooling)概括了每一个特征图,而co-excitation则同时对 和 进行channel纬...
而机器阅读理解则是通过结合问题和文本段落二者的信息,生成一个关于文本段落各部分的注意力权重,对文本信息进行加权,该注意力机制可以帮助我们更好的去捕捉文本段落中和问题相关的信息。 而协同注意力Co-Attention则是一种双向的注意力,不仅我们要给阅读的文本段落生成一个注意力权重,还要给问句也生成一个注意力权重。
DCN-动态共同attention网络 两种模型都是类似的,不像前一篇文章介绍的soft attention机制,只是考虑query到context的attention 这里两篇论文都会考虑 query 到 context 和 context到query的attention 然后得到的attention回和原始的encoder向量进行作用,得到修正后的query和context的修正矩阵 然后这些... 查看原文 【论文阅读...
除了关联region proposals和查询图片外,co-attention机制产生了channel数一样的两组特征F(I)F(I)F(p)F(p),而这两组特征可以通过论文提出的squeeze-and-co-excitation(SCE)来根据查询图片pp对N个channel进行自适应重新加权。具体地,squeeze步骤通过GAP(global average pooling)概括了每一个特征图,而co-excitat...
这篇论文我觉得是讲得非常详细的一篇,从头到尾的实现细节都说了一遍,不知道作者肯不肯给数据集和源码,如果这样的话就更好了,它的精度只达到了0.3,可见提升的空间还是蛮大的,最大的特点是利用了文本和图片的信息,加入attention机制,这样文本有图片,图片有文本的信息,思路从某个程度上还是很新的。关键是效果更好...