论文题目:Understanding Self-attention Mechanism via Dynamical System Perspective 论文链接:https://arxiv.org/abs/2308.09939 1. 创新点 本文的贡献总结如下: 我们提出了一种对自注意力机制的新理解,并揭示了自注意力机制和刚性ODEs数值解之间的紧密联系,这是理解自注意力机制如何提高NN性能的有效解释。 基于我们对...
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...
在 2017年 6 月 Google 机器翻译团队在 arXiv 上放出的Attention is All You Need论文受到了大家广泛关注,自注意力(self-attention)机制开始成为神经网络 Attention 的研究热点,在各个任务上也取得了不错的效果。 本人就这篇论文中的 Self-Attention 以及一些相关工作进行了学习总结,其中也参考借鉴了张俊林博士的博...
摘要:Attention mechanism has been used as an ancillary means to help RNN or CNN. However, the Transformer (Vaswani et al., 2017) recently recorded the state-of-the-art performance in machine translation with a dramatic reduction in training time by solely using attention. Motivated by the Tran...
1. 不同于以往主流机器翻译使用基于 RNN 的 Seq2Seq 模型框架,该论文用 Attention 机制代替了 RNN 搭建了整个模型框架。 2.提出了多头注意力(Multi-headed Attention)机制方法,在编码器和解码器中大量的使用了多头自注意力机制(Multi-headed self-attention)。
自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism) 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,之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结(可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html)。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。在...
在新放出来的AAAI2018的论文中,共计有30余篇使用attention模型处理各种NLP任务,这里,主要介绍使用self-attention机制的三篇论文。 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,...
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 ...
Li, Changliang, Liang Li, and Ji Qi. "A Self-Attentive Model with Gate Mechanism for Spoken Language Understanding." Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2018. Xu, Puyang, and Ruhi Sarikaya. "Convolutional neural network based triangular crf for...
这篇论文来自AAAI2018,厦门大学的工作。将self-attention应用到了语义角色标注任务(SRL)上,看作一个序列标注问题,使用BIO标签进行标注。然后提出使用深度注意力网络(Deep Attentional Neural Network)进行标注,网络结构如下。在每一个网络块中,有一个RNN/CNN/FNN子层和一个self-attention子层组成。最后直接利用softmax...