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,而对于自注意力机制如何帮助性能的直接建模仍然...
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...
Machine Learning (cs.LG); Machine Learning (stat.ML) 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...
论文中,相对位置编码可以自己构造,也可以用模型来学习。 自己构造的相对位置编码叫做quadratic encoding,其中 v(h):=−α(h)(1,−2Δ(h)1,−2Δ(h)2)rδ:=(∥δ∥2,δ1,δ2)Wqry=Wkey :=0ˆWkey:=Iv(h):=−α(h)(1,−2Δ1(h),−2Δ2(h))rδ:=(‖δ‖2,δ1,δ2)Wqr...
【论文推荐】最新七篇视觉问答(VQA)相关论文—融合算子、问题类型引导注意力、交互环境、可解释性、稠密对称联合注意力 httplinux 【导读】既昨天推出七篇视觉问答(Visual Question Answering)文章,专知内容组今天又推出最近七篇视觉问答相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1. Generalized Hadamard-Product Fusion Operators...
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; ...
这里利用两个思想,一个是the distributional Johnson–Lindenstrauss lemma,the Eckart–Young–Mirsky Theorem;前者证明出现高维矩阵是低秩矩阵这种现象是正常的,后者表示奇异值分解在相同的维度下获得低秩矩阵的绝大部分信息;而奇异值分解是相当需要计算量的,高维矩阵分解操作起来很复杂,这里论文中使用投影的方式解决了这一...
论文题目:X-HRNet: Towards Lightweight Human Pose Estimation with Spatially Unidimensional Self-Attention 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2310.08042.pdf 内容整理:王柯喻 方法 图1 GC架构、SUSA架构、X-shuttle架构 SUSA概述 SUSA模块遵循全局上下文块(Global Context)的设计模式,其详细结构如图1(a)所示,由条纹...
2021AAAI论文:Non-invasive Self-attention for Side Information Fusion in Sequential Recommendation 作者及单位 本文动机 近年来,BERT框架被用于处理顺序数据,其核心是它的attention机制。但原始BERT框架的一个限制是它只考虑一个输入源,限制了边信息的利用。例如在推荐系统中,除过物品ID,任何为推荐提供额外有用信息...