^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...
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...
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...
In this paper, we propose a Cascading Gated Self-attention and Phrase-attention Network (CGSPN) that generates the sentence embedding by considering contextual words and key phrases in a sentence. Specifically, we first present a word-interaction gating self-attention mechanism to identify some ...
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...
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) ...
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,相应地模型能使用更多的训练数据。Convolution capture the local structure of conte...Multi-Perspective Context Matching for Machine Comprehension论文笔记 (1)论文解决SQuAD数据集上的答案预测问题:1、通过乘以根据问题计算...
(c)gated axial attention layer,它是在门控轴向transformer层中的高度和宽度gated multi-head attention blocks的基本构件。 Self-Attention Overview 具有高度H、权重W和通道 C_{in} 的输入特征映射x∈ R^{C_{in} \times H \times W} 。借助投影输入,使用以下公式计算自注意力层的输出y∈ R^{C_{out}...