positional encoding (source: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/self_v7.pdf) Transformer 论文中使用的是正弦/余弦位置编码 (Sinusoidal Positional Encoding),它使用不同频率的正弦和余弦函数来生成位置编码。正弦/余弦编码公式如下: PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{...
如果q恰好来自Key-Value,那么就成了self-attention。目前大多数的self-attention应用场景(比如句子的encoding)中q和Key相同。所以可以写成 Attention(K,K,V)=softmax(atten_score(K,K))∗V 可以看到,self-attention的核心思想就是Key-Value中key之间进行attention计算,得到各种互信息。 ok,再来看论文<A Structured...
Pooling is then adopted to merge data from both the target user and its interconnected users, in a descending order based on mutual information. Finally, a hybrid model with two input channels is developed by combining long short-term memory (LSTM) with self-attention mechanism (SAM). The ...
3.1 Self-Attention Graph Pooling Self-attention mask 本文使用图卷积来获得自注意分数: Z = σ ( ˜D − 1 2 ˜A ˜D − 1 2 X Θatt ) ( 3 ) 其中: 自注意得分Z∈RN×1; 邻接矩阵˜A∈RN×N; 注意力参数矩阵Θatt∈RF×1; ...
在ViTAE中,self-attention在深层的作用是什么? 【GaintPanda导语】 引入归纳偏置,即局部性和尺度不变性,浅层用CNN编码token,深层用多头注意力机制做transformer的模块堆叠,是一次CNN和transformer结合探索,也是一个对送进多头注意力机制的token编码的探索,送进更信息更加聚合的token,来降低模型大小,提高分类任务的效果。
最近,来自悉尼科技大学(UTS)与华盛顿大学(UW)的科研人员提出了一种Self-attention网络用于生成Sentence Encoding(句子向量化)。在不使用任何RNN和CNN结构的情况下,此网络使用较少的参数同样可以在多个数据集上达到state-of-the-art的性能。此文章已被AAAI-18接收为Oral presentation。
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,但是对于图进行采样操作仍是...
Self-Attention Graph Pooling(SAGPool)是利用自注意力机制来区分应该删除的节点和应该保留的节点,基于图卷积计算注意力分数的自注意力机制,考虑了节点特征和图的拓扑结构。 SAGPool方法可以使用相对较少的参数以端到端方式学习层次表示,具有前几种方法的优点:分层池化,同时考虑节点特征和图的拓扑结构,合理的复杂度,以及...
《Self-Attention Graph Pooling》阅读笔记 《Self-Attention Graph Pooling》阅读笔记 前言 一、模型 1.自注意图池化 1).自注意力掩膜 2).图池化 3).SAGPool的变体 1.多跳形式 2.堆叠形式 3.多头形式 2.具体结构 1).卷积层 2).读出层 3).全局池化模型 4).层次池化模型 二、实验 1.数据集 2.对比...
1D-CNN...ConvGNN Input:图Graph的邻接矩阵和特征矩阵(X:由每个节点的特征向量组成) Gconv:图卷积层负责提取高级节点表示(通过聚合来自其邻居的特征信息); Pooling:图池化层负责 【论文解读 ICLR 2020 | 图上的预训练】STRATEGIES FOR PRE-TRAINING GRAPH NEURAL NETWORKS 行训练,然后在不同但相关的任务上重新...