前言 自注意力机制(self-attention)广泛应用于人工智能的各个领域,成功地提升了不同模型的性能。然而,目前对这种机制的解释主要基于直觉和经验,而对于自注意力机制如何帮助性能的直接建模仍然缺乏。为了缓解这个问题,在本文中,基于残差神经网络的动力系统视角,我们首先展示了在常微分方程(ODEs)的高精度解中存在的本质刚...
自注意力机制(self-attention)广泛应用于人工智能的各个领域,成功地提升了不同模型的性能。然而,目前对这种机制的解释主要基于直觉和经验,而对于自注意力机制如何帮助性能的直接建模仍然缺乏。为了缓解这个问题,在本文中,基于残差神经网络的动力系统视角,我们首先展示了在常微分方程(ODEs)的高精度解中存在的本质刚度现象...
本人维护了一个 NLP 论文集仓库: PengboLiu/NLP-Papersgithub.com/PengboLiu/NLP-Papers 首先简单讲一下 Self Attention。 Self Attention 原本是 Transformer 中的一个结构,现在很多时候也被单独拿出来作为一个特征抽取器。输入是一个 Query 向量,一个 Key 向量和一个 Value 向量。在 Self Attention 中,三者...
2. Self-Attention with Relative Position Representations(基于相对位置表示的子注意力模型) 作者:Peter Shaw,Jakob Uszkoreit,Ashish Vaswani 机构:Google Brain 摘要:Relying entirely on an attention mechanism, the Transformer introduced by Vaswani et al. (2017) achieves state-of-the-art results for machine...
论文地址 本文介绍的论文是《Self-Attention Graph Pooling》。 该篇文章提出了一种新的图池化方式,该池化方式是基于自注意力机制来计算得分,同时考虑了节点特征和图的拓扑结构,能够实现端到端方式学习图的层次表示。 🍁一、背景 近几年图神经网络已被广泛应用于各个领域,并且表现出了很好的性能,...
对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、ECANet[3]；对于空间注意力机制，代表性的工作有Self-Attention[4]。随着空间和通道注意力机制的提出，很自然的，结合空间和通道两个维度的双重注意力机制也被提出，代表工作有CBAM[1]，DANet[5]。1. 论文和代码地址论文链接：https://arxiv.org/pdf/2107.00782...
论文信息论文标题:Self-Attention Graph Pooling论文作者:Junhyun Lee, Inyeop Lee, Jaewoo Kang论文来源:2019, ICML论文地址:download 论文代码:download 1 Preamble对图使用下采样 downsampling (pooling)。2 Introduction图池化三种类型:Topology based pooling; Global pooling; Hierarchical pooling;...
几篇论文实现代码:《Self-Attention through Kernel-Eigen Pair Sparse Variational Gaussian Processes》(ICML 2024) GitHub: github.com/yingyichen-cyy/KEP-SVGP [fig5] 《RobustSAM: Segment Anything Robu...
论文《A Self-Attention Joint Model for Spoken Language Understanding in Situational Dialog Applications》,作者Mengyang Chen(ByteDance Corporation, China),经典的NLU论文(Semantic Frame)。 2. 摘要 无 3. 引言 口语理解(SLU)是面向目标的对话系统中的重要组成部分。它通常涉及识别说话者的意图并从用户话语中提取...
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...