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...
在这篇文章中,作者提出了一个叫做self-supervised equivariant attention mechanism (SEAM)的方法去发现额外的监督信息以缩小这样的鸿沟。这个方法遵循等变在全监督里面是一个隐含的约束,在数据增强阶段pixel-level标签会与输入图像进行相同方式的变换。然而这样的变换在image-level的监督训练CAM过程中遗失了, 因此作者提出...
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...
对于使用自注意力机制的原因,论文中提到主要从三个方面考虑(每一层的复杂度,是否可以并行,长距离依赖学习),并给出了和RNN,CNN计算复杂度的比较。可以看到,如果输入序列n小于表示维度d的话,每一层的时间复杂度self-attention是比较有优势的。当n比较大时,作者也给出了一种解决方案self-attention(restricted)即每个...
AAAI2018中的⾃注意⼒机制（Self-attentionMechanism）近年来，注意⼒（Attention）机制被⼴泛应⽤到基于深度学习的⾃然语⾔处理(NLP)各个任务中。随着注意⼒机制的深⼊研究，各式各样的attention被研究者们提出，如单个、多个、交互式等等。去年6⽉，google机器翻译团队在arXiv上的《Attention is all ...
为了更好地表示句子的内在含义,本文提出了一种 self-attention mechanism , 可以从 r(超参数)个方面刻画句子的特性。不同于其他的使用attention的任务,本文只有一个input,对该句子进行 self-attention 模型由两部分组成(1)bilstm , H 的矩阵大小是n*2u (2) self-attention mechanism attention的 【论文笔记】CVPR...
1、DiSAN: Directional Self-Attention Network for RNN/CNN-Free Language Understanding 这篇论文是悉尼科技大学UTS的张成奇教授发表的论文,发表在AAAI2018上。该论文旨在提出一种通用框架,在自然语言推理(natural language inference)、情感分析、语义关系(semantic relatedness)、句子分类(sentence classifications)等任务中...
1、DiSAN: Directional Self-Attention Network for RNN/CNN-Free Language Understanding 这篇论文是悉尼科技大学UTS的张成奇教授发表的论文,发表在AAAI2018上。该论文旨在提出一种通用框架,在自然语言推理(natural language inference)、情感分析、语义关系(semantic relatedness)、句子分类(sentence classifications)等任务中...
论文笔记:A Gated Self-attention Memory Network for Answer Selection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。