如果想更深入的了解 Attention,可以参考以下三篇论文: 《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》(https:///pdf/1409.0473.pdf) 《Attention Is All You Need》(https:///pdf/1706.03762.pdf) 《Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》(https:///pdf/...
TSTNN: TWO-STAGE TRANSFORMER BASED NEURAL NETWORK FOR SPEECH ENHANCEMENT IN THE TIME DOMAIN ABSTRACT——在本文中,我们提出了一个基于transformer的架构,称为两级transformer神经网络(TSTNN),用于时域的端到端语音去噪。提出的模型由一个编码器、一个两级transformer模块(TSTM)、一个掩码模块和一个解码器组成。编...
\operatorname{Attention}(Q, K, V)=\operatorname{softmax}\left(\frac{Q K^{T}}{\sqrt{d_{k}}}\right) V\\\begin{aligned} \text { MultiHead }(Q, K, V) &=\text { Concat }\left(\text { head }_{1}, \ldots, \text { head }_{\mathrm{h}}\right) W^{O} \\ \text { ...
导读 本文是 ICML 2022入选论文《A Context-Integrated Transformer-Based Neural Network for Auction Design》的解读。该论文由北京大学前沿计算研究中心邓小铁课题组与谷歌团队、上海交通大学团队合作完成。本文将基于深度学习的最优拍卖设计的方法论...
Image-based and Event-based Monocular Depth Estimations 图像深度估计旨在测量每个像素相对于相机的距离。单目深度估计,即基于单一图像的深度估计,是一项具有挑战性但充满希望的技术。它的优点是不需要两张图像,这使得在实际应用中更加实用,例如在无法拍摄一对图像的情况下,如在移动设备上。根据所使用的数据类型,作者...
MLP 有时候也被称为 ANN,即 Artificial Neural Network,接下来我们来深入浅出地了解一下,并有一些动手的练习。 2.1、感知器(Perceptron):解决二元分类任务的前馈神经网 x 是一个输入向量,w 是一个权重向量(对输入向量里的而每个值分配一个权重值所组成的向量)。举一个具体任务例子,比如如果这两个向量的内积...
Feed-forward neural network:这个模块不是简单的 FCN,而是两层 FCN 加一个非线性的激活函数,即。 Final layer in decoder:解码器的最后一层旨在将向量转为一个字。这是通过一个线性层和一个 softmax 层来实现的。线性层将向量投影到一个 维的 logit 向量中,其中 是词汇表中的单词数。然后,使用 softmax 层...
该研究以「Image2SMILES: Transformer-Based Molecular Optical Recognition Engine」为题,于 2022 年 1 月 11 日发表在《Chemistry–Methods》上。 化学结构识别面临挑战 多年来,文献中发表了大量化学数据。不幸的是,在计算机时代之前,这些有价值的数据仅在纸质资源中出现。当前的挑战是从这些来源中提取和挖掘这些数据...
3、Set Transformer:“Set transformer: A framework for attention-based permutation-invariant neural networks“ 如图 4、Sparse Transformer:“Generating long sequences with sparse transformers”如图 5、Axial Transformer:“Axial attention in multidimensional transformers.“如图 ...
顾名思义,神经机器翻译 NMT 即代表使用神经网络(Neural Network)来做机器翻译。不管是英文、法文还是中文,一个自然语言的句子基本上可以被视为一个有时间顺序的序列数据(Sequence Data)。而我们知道 RNN 很适合用来处理有时间关系的序列数据。给定一个向量序列,RNN 就是回传一个一样长度的向量序列作为输出。