论文题目:Understanding Self-attention Mechanism via Dynamical System Perspective 论文链接:https://arxiv.org/abs/2308.09939 摘要 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
ICCV2023论文精选!从微分方程角度理解self-attention机制的底层逻辑! 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...
论文链接:PaperWeekly 上一篇论文是利用 Parser 生成依存句法树进而改变 SANs 的输出,这篇论文则在 SANs 的结构做了一些改动,目的类似,也是为了增加句子的句法结构信息。 多粒度的 Self Attention 简称为 MG-SA,结合多头注意力和短语建模。一方面,在多头注意力中拿出几个“头”在 N 元语法和句法维度对短语建模;然...
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...
表1. GANs上Self-Attention和Resiual block的对比这些block被添加到网络的不同层中,所有模型都经过了一百万次迭代的训练,并报告了最佳的Inception分数(IS)和Fr’echet Inception距离(FID)。 为了探索所提出的自注意力机制的效果,我们通过在生成器和判别器的不同阶段添加自注意力机制来构建几个SAGAN模型。如表1所示...
Self-Attention (PSA)机制，同上面的思想一样，作者也是先在一个方向上对特征进行压缩，然后对损失的强度范围进行提升，具体可分为两个结构：滤波（Filtering）：使得一个维度的特征（比如通道维度）完全坍塌，同时让正交方向的维度（比如空间维度）保持高分辨率；High Dynamic Range（HDR）：首先在attention模块中最小...
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; ...
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,...
论文阅读笔记《Self-attention relation network for few-shot learning》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
本文采用的就是自注意力卷积神经网络self-attention convolution neural network(SACNN),这个SACNN由俩部分的网络组成,一个是base-net,还有一个是SA-net,其中基础网络用来提取图片的全局特征,SA-net用于提取病变的局部特征。这里的SA就是为了提高CNN的抗干扰能力。本文在方法部分讲了网络的结构和参数的试验。