【ARXIV2207】HorNet: Efficient High-Order Spatial Interactions with Recursive Gated Convolutions 论文地址:https://hornet.ivg-research.xyz 代码地址:https://github.com/raoyongming/HorNet这篇论文来自…
SQUAD 排名靠前的模型中,基本都是以词向量和字符向量共同输入到模型中的,而为了提升效果,似乎也要把字向量和词向量同时输入。但并不想将模型做得太庞大,于是在人工特征这里,加入了字符级特征。 前面介绍的 4 个特征,都是以词为基本单位来计算的,事实上也可以以字为基本单位算一次,然后把每个词内的字的结果平均...
解决问题:Partial Convolutions中Mask更新的不合理;提出新卷积层(Gated Convolution layer ),通过在所有层的每个空间位置为每个通道提供可学习的动态特征选择机制来解决传统卷积(vanilla convolutions)将所有输入像素视为有效像素的问题的不合理性;提出SN-PatchGAN loss来优化准确性。 适用于:irregular masks、rectangular m...
Free-form image inpainting with gated convolution[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2019: 4471-4480. 【PDF】【Code(tensorflow)】 1. 要点速览 本文要解决的痛点:传统卷积(vanilla convolutions)平等地对待缺损区域和完好区域的像素,这会在缺损区域是任意形状的时候(free...
代码:https://github.com/XudongLinthu/context-gated-convolution 这是来自哥伦比亚大学和腾讯 AI lab 的工作,也是一种即插即用的模块。 论文的动机为:Neurons do change their function according to contexts and task. 但是传统的CNN并不具有这样的性质。当前也出现了一些方法,作者命名为global feature interaction...
这篇文章一个创新点是提出了RCNN结构,在传统的CNN中引入了non-consecutive convolution和neural gete, 有效处理了问题中长文本包含很多冗余信息的情况。同时在整个语料库上基于encoder-decoder结构的预训练,可以有效的解决训练语料不足的问题,对整个实验结果提升很大(很奇怪的是,预训练只对RCNN结构有效,对其余结构比如CN...
作者使用Throughput和Responsiveness作为衡量标准,Throughput是指在并行化条件下最大输出,Responsiveness是指序列化的处理输入。由表可知,CNN本身的处理速度非常快。而LSTM在并行化后也能拥有很高的速度。究其原因,是在cuDNN中对LSTM有特别的优化,而对1-D convolution却没有。但即便如此,CNN仍然完胜。
中间层(Convolution+Gate) 输出层(Softmax) 实验结果 总结 代码简单实现 随着2018年Bert预训练模型的横空出世,各大门派、武林高手都开始将其视若珍宝。而当把Bert这一金光闪闪的匣子打开后,发现其中有一绝世秘籍--Transformer,这下就开始一发不可收拾了,各大门派依靠这一秘籍疯狂的开发新武学,想想那段时间真是刀光...
GCL(Gated Convolution Layer) GCL是网络的最核心的组件,它帮助ShapeStream只处理相关信息(比如形状、纹理)而过滤掉其他无关的特征信息。以下是我基于代码理解画的GCL流程图。 其中alpha_t(N*1*H*W)完全可以看成是PixelAttention map,结构可以看作是res block.以GCL1为例,它有两个输入,来自ShapeStream的r1(N*...
ndata['h'] # result of graph convolution e = g.edata['e'] # result of graph convolution # GN from benchmarking-gnns-v1 if self.graph_norm: h = h * snorm_n if self.batch_norm: h = self.bn_node_h(h) # batch normalization e = self.bn_node_e(e) # batch normalization h...