gated self-attention:这里假设encoder使用了RNN对word representation进行编码。ut是输入通过RNN之后的输出,对ut进行self-attention,得到的输出称为st。利用ut和st可以得到如下的两部分输出,ft是self-attention的结果,gt是一个门限,也就是上面提到的gate。 是利用gt这个门限控制ft和ut的融合比例之后得到的encoder的最终输...
^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...
Gated self-attentionCNNPhrase-attention mechanismNLPSentence modeling is a critical issue for the feature generation of some natural language processing (NLP) tasks. Recently, most works generated the sentence representation by sentence modeling based on Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-...
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...
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...
2.1 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...
【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...
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) ...
原理代码讲解|新Transformer架构 直方图自注意力 ECCV2024 Self-Attention【V1代码讲解026】 布尔大学士 2271 1 原理代码讲解|重参数化跨尺度特征融合 CVPR2024 通道数调整 RepBlock 即插即用模块【V1代码讲解066】 布尔大学士 2533 0 代码原理讲解|特征点位置信息模块 图像通用 超详细版 CCF-A 浙大开源!【V...
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...