^ut=gt⊙ft+(1−gt)⊙utu^t=gt⊙ft+(1−gt)⊙ut 其中,ftft表示新的包含self matching信息的passage-answer表示,gtgt表示一个可学习的门控单元,最后,^utu^t表示新的passage-answer表示,用来喂给decoder。 【个人理解】:gated attention可以专注于answer与当前段落之间的关系。 2.3 Decoding with Attention a...
Specifically, we first present a word-interaction gating self-attention mechanism to identify some important words and build the relationship between words. Then, we cascade a phrase-attention structure by abstracting the semantic of phrases to generate the sentence representation. Experiments on ...
而在视觉模型中,位置信息通常用于捕获物体的结构。 Axial-Attention 为了解决计算复杂度,将self-attention 分解为两个自我注意模块。第一模块在特征图高度上执行self-attention,第二模块在特征图宽度上执行self-attention,即axial attention。在使用自我注意机制计算像素间的affinityes 时,增加一个position bias,使亲和度对...
This is not official implementation for the paper Paragraph-level Neural Question Generation with Maxout Pointer and Gated Self-attention Networks. I implemented in Pytorch to reproduce similar result as the paper. Dependencies This code is written in Python. Dependencies include python >= 3.6 pytorch...
2.1 Self-Attention Overview self attention input = 输入channel数,height,width self attention output = 输出channel数,height,width q,k,v都是输入x的矩阵变换 W为参数矩阵 参数矩阵是可学习的,它是连接input和output两个不同特征空间的映射矩阵 先将q k相乘 然后做一个全局相似性的softmax 然后将结果与v相...
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已经成为许多领域的核心技术。在深度学习算法中,门控循环单元(Gated Recurrent Units,GRU)是一种非常重要的模型单元,用于处理序列数据。GRU通过控制信息的流动来提高模型的性能,为语言模型、机器翻译、语音识别等应用领域带来了新的突破。本文将详细介绍GRU的原理、应用和实验结果,并展...
作者在 Passage 部分采用 Self-Attention 而不是 Max-Pooling 的主要原因是，Passage 部分通常比较长，用 Self-Attention 可以更好的捕捉单词间长距离关系。2.3 输出层 在卷积层可以得到三个部分的特征向量，输出层采用 BiLinear interaction 预测最终的输出，损失函数为 cross entrophy。3.实验结果 作者对比了三个...
2) Distributed Training Network (DTN) which consists of federated learning Self-Attention Saliency Gated Recurrent Units (SAS-GRU) in which the training is collaboratively shared among the edges while maintaining video data privacy. 3) Finally the extracted deep features are summarized in the cloud ...
一般的self-attention 是用的dot形式 2.4 Cross Attention Multimodal 作者想使得两个模态序列之间进行交互,获取他们之间的交互信息,于是使用 cross-modal attention(非常常见的 QKV 不同模态即可实现) 我们计算 T(text) 对 V(video)模态的注意力 然后乘以 V 模态 就得到 T对V 的交互信息 (下图的Ctv) ...
其中Norm(·)是一个归一化层,例如Batch normalization(BN)。注意,SMixer(·)可以是各种空间操作(例如,self-attention,卷积),而CMixer(·)通常通过倒置瓶颈中的通道MLP和r的扩展比来实现。 2.2. Revisiting Essential Operations 与表达能力相关的两类重要操作:区域性感知和上下文聚合。这里假设输入特征X和输出Z具有相...