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...
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...
【论文笔记】Mixture Density Generative Adversarial Networks 混合密度生成对抗网络 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1811.00152.pdf 1. 摘要翻译: 传统的GAN存在模型崩溃的风险。因此本文提出了一种称为混合密度GAN的变体,通过鼓励分类器在它的嵌入空间形成聚类来解决模型崩溃的问题。以此轮流引导产生器利用这个聚类并...
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: On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers VincentLee 2020/01/24 2K0 即插即用 | Lite-FPN让CenterNet系列再涨4个点(3D检测也适用) 函数框架索引网络性能 负责提供周围目标的精确3D边界框的3D目标检测是自动驾驶中必不可少的环境感知任务。最近,依靠激光雷达的精确深度测量,基于...
【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; 关于Hierarchical pooling 聚类分配矩阵: S(l)=softmax(GNNl(A(l),X(l)))A(l+1)=S(l)⊤A(l)S(l)(1) ...
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,...
1. 论文和代码地址论文链接：https://arxiv.org/pdf/2107.00782.pdf官网代码：https://github.com/DeLightCMU/PSA （暂未开源）核心代码：https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch/blob/master/attention/PolarizedSelfAttention.py2. Motivation细粒度的像素级任务（比如语义分割）一直都是...
论文地址 本文介绍的论文是《Universal Graph Transformer Self-Attention Networks》。 该篇文章的主要贡献是将Transformer应用在GNN中用于学习图的表示,作者在此基础上提出了两种UGformer变体,实验结果表明第一个UGformer变体在归纳学习上取得了较好的准确率,而第二个变体在文本分类任务上获得较好的精度。