为了实现我们的假设,我们引入了一个新的操作符,它有助于从item存储器到关系存储器的通信。名叫Self的操作,注意联想记忆(SAM)利用了点乘法关注和我们外在的乘法关注。外积是构建高阶关系的关键表征,因为它保留了两个输入向量之间的位级交互,因此具有丰富的表征学习的潜力(Smolensky,1990)。SAM通过两个步骤将二阶(矩...
作者认为现有的基于self-attentive类的模型能够较好的捕获用户的long-term偏好,但是不能精确地捕获short-term的用户动态偏好。为此,作者提出了名为Locker的框架用以解决这个问题。 任务是常见的序列推荐任务,给定用户的历史点击序列,预测下一个待点击的item。 具体做法是为self-attention networks注入local constraints。简单...
To handle these limitations, we propose a Self-Attentive Adversarial Stain Normalization (SAASN) approach for the normalization of multiple stain appearances to a common domain. This unsupervised generative adversarial approach includes self-attention mechanism for synthesizing images with finer detail while...
Self-Attentive Speaker Embeddings for Text-Independent Speaker Verification 思想: 本文主要是对x-vector的统计池化结构进行改进,引入self-attention机制,得到带权重的均值和标准方差,这样一方面可以学习时序特征的重要性,另一方面可以有效降低噪声和静音等干扰,因而取得了比之x-vector更好的效果 模型:本文模型大体采用x-...
Self-Attentive 模型结构如下图所示: 这一部分是不同位置单词互相联系的唯一方式,采用谷歌Attention Is All You Need中的Self-Attentive模型。 模型一共由8个SingleHead组成,每个SingleHead结构如下图: 计算方式如下: {\rm{SingleHead}}(X) = \left[ { {\rm{Softmax}}\left( {\frac{ {Q{K^{\rm{T}}...
Constituency Parsing with a Self-Attentive Encodergodweiyang.com 论文地址:Constituency Parsing with a Self-Attentive Encoder 代码地址:github 今天要介绍的这篇论文是成分句法分析领域目前的state-of-the-art,结果最高的几篇paper可以参见ruder在github整理的列表:github。 下面就是成分句法分析目前排名: ...
Kang W. and McAuley J. Self-attentive sequential recommendation. In IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2018.概Transformer 最初用在序列推荐之上.主要方法从我的角度来看, 这篇文章所用的结构和 GPT 的传播方式 几无二致, 唯一不同的好像就是采用了一个可训练的 position embeddings....
原文链接: Constituency Parsing with a Self-Attentive Encodergodweiyang.com 论文地址:Constituency Parsing with a Self-Attentive Encoder 代码地址:github 今天要介绍的这篇论文是成分句法分析领域目前的state-of-the-art,结果最高的几篇paper可以参见ruder在... 查看原文 成分句法分析与依存句法分析 /details/...
First, to address the inconsistent temporal prediction issue, we exploit temporal information in videos and propose a self-attention module that jointly considers short-range and long-range dependencies across frames, resulting in temporally coherent estimations. Second, we model human motion with a ...
对,就是这样的,可以说是强强联合,将目前的parser SOTA模型(biaffine parser based bilstm)的提取特征层(bilstm)替换成self-attention(Transformer的Encoder层)来提取特征。效果和用bilstm的效果几乎是一样的: LAS基本一样,但是这篇文章新颖的点在哪里呢?