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...
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...
Question 部分采用普通卷积，卷积之后进行 Max-Pooling；Answer 部分接受 Question 的输出，然后采用 GTRU 门卷积；最后的 Passage 接收 Answer 和 Question 的输出，最后再使用 Self-Attention，Self-Attention 的公式如下：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...
2.1.1Axial-Attention To overcome the computational complexity of calculating the affinities, self-attention is decomposed into two self-attention modules. The first module performs self-attention on the feature map height axis and the second one operates on the width axis. This is referred to as ...
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 ...
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...
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,并且已经被证明...
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_...
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...