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数据集...
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...
这篇 ACL 2017 的论文通过引入Gated-Attention Readers来改进MRC（Machine Reading Comprehension）任务中的注意力机制。作者Bhuwan Dhingra，作为CMU的研究助理，着重解决了模型对原文理解不全面的问题，尤其是Cloze-Style类型的完形填空，即仅用一个单词作答的阅读理解任务。Motivation部分指出，作者发现先前模型...
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 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 ...
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...
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...
《Gated-Attention Architectures for Task-Oriented Language Grounding》D S Chaplot, K M Sathyendra, R K Pasumarthi, D Rajagopal, R Salakhutdinov [CMU] (2017) http://t.cn/Roi6sRc Demo:http://t.cn/Roi...
2.多维注意(Multi-dimensional Attention) 受机器翻译中只依赖注意机制的变换器(Transformer)的启发,我们在不使用复杂的递归或卷积神经网络的情况下,将多维注意机制应用于词语序列,来学习商品的隐藏表示。原因是在现实世界中,用户可能更关心可以用几个词语来表达商品的主题或主旨,而不是词语序列中的词语对词语的关系。
Recently, several self-attention based transformer methods are proposed to learn feature interactions automatically. However, those approaches are hindered by two drawbacks. First, Learning high-order feature interactions by using self-attention will generate many repetitive cross features because k -order...