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}}...
问题背景:推荐系统需要考虑用户行为的顺序信息,以建模用户的“上下文”。目前主要有两类方法:马尔可夫链和循环神经网络。但前者仅考虑最近的行为,后者需要大量数据而且计算效率低下。 方法:论文提出了SASRec,利用自注意力机制对用户所有历史行为进行建模,可以自适应地关注不同位置的行为。模型不需要循环或卷积模块。
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-...
表示序列长度,增加相对位置的 embedding 矩阵对稠密数据有提升,而对于稀疏数据不加相对位置矩阵更好。 # sequence embedding, item embedding tableself.seq,item_emb_table=embedding(self.input_seq,vocab_size=itemnum+1,num_units=args.hidden_units,zero_pad=True,scale=True,l2_reg=args.l2_emb,scope="input...
本文主要介绍发表在ICLR 2017上的《A Structured Self-Attentive Sentence Embedding》。文章的主要创新之处是使用矩阵来表示句子的embedding,矩阵中的每一行通过self-attention机制来表示提取句子不同的关键信息。 1.Self attention 目前word emebdding在词表示上已经非常的成功,但是在表示短语或者句子上,通常的做法是使用...
本文目标是平衡这两个目标,通过提出基于序列模型的self-attention(SASRec),使之可以捕获长期语义(像RNN那样),但是使用attention机制,使预测基于相关的少数行为(像MC那样)。在每一个时间步,SASRec从用户的历史行为中寻找哪些item是"相关的",并基于它们来预测下一个item。 1 介绍 序列推荐研究主要涉及到如何简便地捕获...
本文提出了Self-Attentive Integration Network (SAIN)模型,该模型可以有效的将user-item的反馈信息和辅助信息融合起来. 模型 本文的模型主要分为三个部分: Feature-Level Interaction Layer:生成可结合的特征表示(user和item),同时捕获高阶的交互特征 Information Integration Layer:组合来自用户项反馈的用户首选项信息和来...
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: ...
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(矩阵)item记忆转化为三阶关系表征。首先,SAM从item存储器中解码出一组图案。第二,SAM使用外积...
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。