【GNN】NLNN:self-Attention 的泛化框架 今天学习的是 CMU 和 Facebook 的同学 2017 年的工作《Non-local Neural Networks》,发表于 CVPR 18,作者王小龙,导师是何凯明老师,这篇论文的截止目前的引用量有 1100 多次。 这篇论文的应用领域最初是在计算机视觉,作者提出的非局部神经网络(non-local neural network,NLNN...
【GNN】GAT:Attention 在 GNN 中的应用 今天学习的是剑桥大学的同学 2017 年的工作《GRAPH ATTENTION NETWORKS》,目前引用数量超过 1100 次。 Attention 机制在 NLP CV 等领域被广泛应用,其可以帮助模型对输入数据赋予不同的权重信息。同样的,Attention 也可以应用于网络图中,它可以对邻居中不同的节点指定不同的权...
self-attention 其实就是 non-local 的 Embedded Gaussian 的一种特殊情况。对于所有 i,我们把变成计算所有 j 的 Softmax,得到: 这便是《Attention is all your need》中的表达式。 此时,作者便将 self-attention 与传统的非局部均值联系到了一起,并将基于序列...
GAT的工作原理基于自注意力(self-attention)或称为注意力机制,这是一种计算序列或集合中每个元素对其他元素的重要性的技术。在GAT中,这一机制被用来计算图中每个节点对其邻居节点的注意力权重。具体来说,对于每个节点,GAT首先计算它与其每个邻居节点之间的注意力分数,这个分数决定了邻居节点在更新当前节点特征时的重要...
注意力机制的一大好处在于:它允许处理可变大小的输入,将注意力集中在最相关的输入部分。最开始的时候,注意力机制是用来计算序列的表征,通常被称为:self-attention。注意力机制可以改进 RNN/CNN 在阅读理解中性能,后来 Google 的同学直接通过 self-attention 构建出 Transformer 模型,并在机器翻译任务中取得了 SOTA。
这篇论文的应用领域最初是在计算机视觉,作者提出的非局部神经网络(non-local neural network,NLNN)来捕获深度神经网络的长依赖关系,这种非局部运算是对所有位置特征的加权计算,因此也可以被看作是不同“self-attention”的方法的统一。 1.Introduction 卷积运算和递归运算是典型的局部运算(只考虑局部信息),长距离依赖关...
这篇文章分享下GNN图分类论文——Self-Attention Graph Pooling(ICML 2019)的学习笔记。 一、整体介绍 SAGPool通过self-attention机制实现了图池化,相对之前的池化方法(如DiffPool),有着更低复杂度,且池化过程中节点特征、拓扑结构同时被考虑。 二、方法 1.基于self-attention的池化 通过GNN层得到节点重要性得分Z(其中...
从Attention机制到self attention,用感性的方式让你透彻理解。FIRE 知识 科学科普 日常 科普 科技 人工智能 生活 机器学习 评论198 最热 最新 请先登录后发表评论 (・ω・) 发布 梗直哥丶 置顶深度学习必修课:进击AI算法工程师【梗直哥瞿炜】 2024-01-16 13:501回复 OpenXinfo-Gavin 老哥对注意力的理解在他...
注意力机制的一大好处在于:它允许处理可变大小的输入,将注意力集中在最相关的输入部分。最开始的时候,注意力机制是用来计算序列的表征,通常被称为:self-attention。注意力机制可以改进 RNN/CNN 在阅读理解中性能,后来 Google 的同学直接通过 self-attention 构建出 Transformer 模型,并在机器翻译任务中取得了 SOTA。
2018 年,Wang 等人引入了非局部神经网络(NLNN),统一了各种“Self-attention”风格的方法。 3.1 GN 接下来作者将定义一个更加通用的图网络(GN)框架,用于图结构表示的关系推理。GN 框架可以概括和扩展各种 GNN、MPNN 和 NLNN 方法,并支持用简单的组建(building blocks)来构建复杂的网络结构(architectures)。