翻译在:2018-GaAN: Gated Attention Networks for Learning on Large and Spatiotemporal Graphs 有一个mxnet的实现:https://github.com/jennyzhang0215/GaAN 文章贡献: 我们提出了一种新的网络结构,门注意网络(GaAN),用于图的学习。GaAN不同于传统的多头注意机制(它均衡的消耗所有的注意头),它使用一个卷积子网络...
本文提出的Gated Attention用更细粒度的attention计算获得answer的定位,收获了一定的效果,并且使用Multi-Hop的结构,带着问题重读文章K次,增量式地重新得到tokens的表示,可以进一步帮助锁定答案。但是可以看出,在CNN/Daily Mail比在who did what数据集上提升的多,这就跟数据集本身有关了。所有的模型也都是建立在...
gated attention mechanismMEAN WEIGHTED TARDINESSSEARCH ALGORITHMJob shop scheduling problem (JSSP) is one of the well-known NP-hard combinatorial optimization problems (COPs) that aims to optimize the sequential assignment of finite machines to a set of jobs while adhering to specified problem ...
与传统的多头注意机制相比，GaAN引入了一个卷积子网络，用于控制每个注意头的重要性，从而在节点分类问题上表现出优异的性能。此框架进一步被构建为图形门控重电流单元（GGRU），以解决交通速度预测问题。实验结果显示，GaAN在两个任务上均取得了最佳结果。在对比GaAN与GAT时，关键区别在于聚合器的设计。GaAN...
Gated-Attention mechanism by applying an element-wise multiplication between the query embedding qi-1 and the outputs ei-1from the previous layer: 用查询的表示对每一层的每一个文档中的词操作,作者称之为gate-attention,这个操作是多个点乘的方式,和传统的attention机制不一样,传统的attention机制是对每一...
0x1. Hardware-Efficient Linear Attention paper描述了一种名为FLASHLINEARATTENTION的算法,这是一种面向输入/输出且硬件高效的线性注意力算法,它和与FLASHATTENTION相似。这一节讨论在实际高效的实现中需要考虑的硬件方面的问题。 0x1.1 硬件优化的准则 一个高效的算法应考虑现代硬件上的计算模型、内存层次结构和专用计...
研究者首先提出了门控注意力单元(Gated Attention Unit, GAU),这是一个比 Transformers 更简单但更强的层。虽然 GAU 在上下文长度上依然具有二次复杂度,但它在下文展示的近似方法中更可取。 相关的层包括如下: 原版多层感知机(Vanilla MLP); 门控线性单元(Gated Linear Unit, GLU),它是门控增强的改进版 MLP...
AttentionGatedVNnet3D和VNet3D的区别就在于解码模块,VNet3D模型是将编码模块的输出直接作为用于解码模块的输入,而AttentionGatedVNnet3D模型是将编码模块的输出先进行Attention Gate然后输入到解码模块中。 结构示意图如下所示。 我用Tensorflow复现了AttentionGatedVNet3D网络。
12 Commits README.md models.py train.py README GAU-α 基于Gated Attention Unit的Transformer模型(尝鲜版) 介绍 GAU-α:https://kexue.fm/archives/9052 GAU:https://kexue.fm/archives/8934 原始论文:https://arxiv.org/abs/2202.10447 评测
3、AttentionGatedVNet3D模型 AttentionGatedVNnet3D和VNet3D的区别就在于解码模块,VNet3D模型是将编码模块的输出直接作为用于解码模块的输入,而AttentionGatedVNnet3D模型是将编码模块的输出先进行Attention Gate然后输入到解码模块中。 结构示意图如下所示。