其代码实现如下: classSelfAttentionPooling(nn.Module):def__init__(self,d_model=256):super().__init__()self.Wc=Linear(d_model,1)defforward(self,x):"""args:mels: (batch size, length, d_model)return:out: (batch size, d_model)"""softmax_result=torch.softmax(self.Wc(x).squeeze(-...
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...
在注意力机制的背景下,将自主性提示称为查询(query)。 给定任何查询,注意力机制通过注意力池化(attention pooling) 将选择引导至感官输入(sensory inputs,例如中间特征表示)。在注意力机制中,这些感官输入被称为值(value),更通俗的解释每个值都与一个键(key)配对, 即感官输入的每个非自主提示都与一个值(value)匹...
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; ...
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...
这个trick 不会改变 non-local 的行为,但是可以使得计算更加稀疏,通常会在上图中的后面增加一层 max pooling 层来实现。 3.Experiments 由于视频分类的实验,所以简单看一下就行。 首先是动力学行为分类的多个实验: 然后是模型与 baseline 的对比: 然后是不同模型...
这种残差结构可以使得在任意的预训练模型中直接插入一个新的非局部模块而不用改变原有的网络结构。考虑计算量问题,在输入比较大的情况下可以只在高阶语义层中引入 non-local layer,此外也可以通过 pooling 层来减少计算量。 看一个简单的实现: 为元素点和, 为矩阵相乘。
《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.对比试验 3.变体实验 4.节点数的影响 总结 前言...
这种残差结构可以使得在任意的预训练模型中直接插入一个新的非局部模块而不用改变原有的网络结构。考虑计算量问题,在输入比较大的情况下可以只在高阶语义层中引入 non-local layer,此外也可以通过 pooling 层来减少计算量。 看一个简单的实现: 为元素点和, 为矩阵相乘。
CNN 和 MLP 也可以结合在一起使用,在 pooling 层采用全局的 pooling 提取用户行为序列的全局信息,同时通过卷积提取序列的局部信息,然后将两者拼接在一起作为全连接层的输入,论文[5]中提到的结合 horizontal convolution 和 vertical convolution 的方法即是采用了这种结合全局和局部信息的思想。