1. 模型架构 需要注意的是在 Self Attention Layer 中的箭头,即在每一个时间步,只考虑前面时间步的 item。 2. Embedding Layer 由于Self Attention 模块不包含RNN或CNN模块,因此它不能感知到之前item的位置信息,所以将位置信息 ( ) 加入到了 embedding 中。 其中, 表示 的embedding 矩阵, 表示 的数量, 为embed...
多添加几层self-attention. 然后残差连接(很像Transformer) 使用LayerNormalization采用层归一化对跨特征(即零均值和单位方差)的输入进行归一化,有利于稳定和加速神经网络训练[36]。与批归一化不同[37],层归一化中使用的统计量与同一批中的其他样本无关. 添加Droupout来增加鲁棒性。 四、方法总结 感觉上似乎是一个...
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自组合特性表示的内容信息 Output Layer:输出预测结果 Feature-Level Interaction Layer 该层主要是学习如何有效的在多种特征之间捕获高维交互,以便生成结合特性...
Interacting Layer是改名实现特征交叉的部分,其实现特征交叉的过程可以分为以下几步: 1. 计算特征之间的相关性 2. 根据相关系数,计算特征交叉 3. 拼接多个头的特征交叉结果 4. 为了保留原始特征,用一个残差结构拼接原始特征和交叉后的特征 最终在输出层,拼接所有交叉后的特征过sigmoid函数:...
使用restricted self-attention『A time-restricted self-attention layer for asr』 将长序列切分为段『Personalized top-n sequential recommendation via convolutional sequence embedding』 3.7 讨论 本文发现SASRec可以视为某种经典CF模型的泛化。 退化为已有模型 经过简化SASRec可以视为FMC,FPMC,FISM。(这里感觉好牵强...
Self-attention layer (b) Embedding layer embeds the current exercise that the student is attempting and his past interactions. At every time stamp t+1, the current question e_{t+1} is embedded in the query space using Exercise embedding and elements of past interactions \mathbf{x}_{t} is...
Unlike traditional self-attention networks, the self-attention layer in SSAKT uses Long Short-Term Memory networks (LSTM) to perform positional encoding. Moreover, a context module is designed to capture the contextual information. Experiments on four real-world datasets show that SSAKT outperforms...
文章里用两次矩阵(相当于两个layer?) 有什么特别的地方吗? 2019-04-11 回复喜欢 BeyondTheData 作者 这个算是计算attention weight的常用方法之一,两次矩阵相乘之间还有一个非线性激活 2019-04-11 回复喜欢 麦克思不为 公式好像表示有点问题,在算self attention的时候,主要是看看括号 2019-03-11...
(an integer) --fc_size: Size of fully connected layer (default:'2000') (an integer) --hidden_size: Size of LSTM hidden layer (default:'256') (an integer) --learning_rate: Which learning rate to start with. (default:'0.001') (a number) --[no]log_device_placement: Log placement ...
(self.enc.n_layers):att_layer=getattr(self.enc,f'self_att_{l}')# att.shape is (B, h, T, T); pick the first sample in batchatt_w=att_layer.att[batch_index,...]att_w.to_cpu()att_weights.append(att_w.data)# save as (n_layers, h, T, T)-shaped arryaynp.save(ofile,...