此外,以GaAN为构建块,构造了图形门控重电流单元Graph Gated Recurrent Unit(GGRU)来解决交通速度预测问题。对三个实际数据集的大量实验表明,我们的GaAN框架在这两个任务上都取得了最新的结果。 GaAN和GAT区别就在于--- The difference between the attention aggregator in GaAN and the one in GAT is that GaAN ...
这个新的机制叫gate-attention,在query和attention的编码向量间进行乘法交互,然后在每一跳中起到多步骤推理的细粒度信息筛选器的作用。这个筛选器可以衡量文本中每个词的向量表示的重要性,而不是对全体做加权和。 这个gated-attention层的设计的灵感是由向量空间表示的乘法交互所启发,比如在各种类型的循环单元和关系学习...
gated attention mechanismMEAN WEIGHTED TARDINESSSEARCH ALGORITHMJob shop scheduling problem (JSSP) is one of the well-known NP-hard combinatorial optimization problems (COPs) that aims to optimize the sequential assignment of finite machines to a set of jobs while adhering to specified problem ...
Gated-Attention mechanism by applying an element-wise multiplication between the query embedding qi-1 and the outputs ei-1from the previous layer: 用查询的表示对每一层的每一个文档中的词操作,作者称之为gate-attention,这个操作是多个点乘的方式,和传统的attention机制不一样,传统的attention机制是对每一...
与传统的多头注意机制相比，GaAN引入了一个卷积子网络，用于控制每个注意头的重要性，从而在节点分类问题上表现出优异的性能。此框架进一步被构建为图形门控重电流单元（GGRU），以解决交通速度预测问题。实验结果显示，GaAN在两个任务上均取得了最佳结果。在对比GaAN与GAT时，关键区别在于聚合器的设计。GaAN...
非重计算版本具有最小的内存占用,而重计算版本的内存占用略高于FlashAttention-2。 在这里插入图片描述 0x2. Gated Linear Attention 方程1 方程1中的线性递归没有衰减项或遗忘门,而这在RNN中已被证明是至关重要的。缺少衰减项使得模型难以“忘记”信息,这被假设为部分导致线性注意力在长上下文任务中不稳定的原因...
we propose a gated position-sensitive axial attention mechanism where we introduce four gates that control the amount of information the positional embedding supply to key, query, and value. These gates are learnable parameters which make the proposed mechanism to be applied to any dataset of any ...
AttentionGatedVNnet3D和VNet3D的区别就在于解码模块,VNet3D模型是将编码模块的输出直接作为用于解码模块的输入,而AttentionGatedVNnet3D模型是将编码模块的输出先进行Attention Gate然后输入到解码模块中。 结构示意图如下所示。 我用Tensorflow复现了AttentionGatedVNet3D网络。
Standalone module of Gated Linear Attention (GLA) from Gated Linear Attention Transformers with Hardware-Efficient Training. pip install -U git+https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention Warning: fused_chunk mode needs Triton2.2 + CUDA12 (See issue). You can use test to quickly se...
本文是ACL 2017的一篇文章,用更细粒度的gated-attention对背景文章和问题进行计算。作者是CMU的Graduate Research Assistant: Bhuwan Dhingra。文章的相关工作部分总结的很好,代码实现可以参考[GitHub]。 Background 本文针对的是MRC任务中的Cloze-Style类型,翻译过来是叫完形填空,但是与英语考试不同,这里是指只用一个单词...