论文笔记:A Gated Self-attention Memory Network for Answer Selection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
^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...
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,使亲和度对位置信息敏感。这些位置编码通常是可以通过训练学习的...
【论文笔记】QANET:Combining Local Convolution With Global Self-attention for Reading Comprehension 目录1. 简要介绍 2. 模型 3. data augmentation by backtranslation 4. 实验 1. 简要介绍 模型创新点: (一)移除了RNN,核心就是卷积 + self-attention。这样使得训练更快,相应地模...
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...
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...
对于每个步长的输入word对应的隐层 h_{i} ,首先计算slot context vector c_{i}^{S} (实际上是self-attention,对应上图中的slot attention): c_{i}^{S}=\sum_{j=1}^Ta_{i,j}^Sh_j\\ 其中, \alpha_{i,j}^{S} 是attention score: \alpha_{i,j}^{S}=\frac{exp(e_{i,j})}{\sum_...
Transformers Medical Image Segmentation Self-Attention. 1Introduction Developing automatic, accurate, and robust medical image segmentation methods have been one of the principal problems in medical imaging as it is essential for computer-aided diagnosis and image-guided surgery systems. Segmentation of org...
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 ...
Transformer编码器:由自注意力层(Self-Attention)和前馈网络(Feed-Forward Network, FFN)组成,每一层输出通过层归一化(Layer Normalization)处理后传递给下一层。 Conformer编码器:结合了Transformer和卷积模块(Convolution Module)的优势,增强了局部和全局特征的学习能力。 CTC损失函数:基于输入特征序列和目标文本序列之间...