Attention detailchannel同時使用平均池化和最大池化操作來聚合特徵對映的空間資訊,送到一個共享網路, 壓縮輸入特徵圖的空間維數,逐元素求和合並,以產生我們的通道注意力圖 Mcspacial還是使用average pool
Bridget Taylor和他的同伴們在“Teaching Children with Autism to Respond to and Initiate Bids for Joint Attention”給出了以下的的解決方案:我們一起
Learning Region Features for Object Detection概述ROI pooling與Align都可以看做是從ROI所代表矩形區域的feature map上提取feature然後加權得到代表該ROI的feat
基於以上考慮,本文透過引入多抽頭attention構建了一種關係記憶核(Relational Memory Core,相當於一種新的RNN cell),並將其運用於一系列具有顯式記憶互動的場景中,使模型在不同時間上的關係推理能力顯著提高
PrimingNN本文叫作 Priming Neural Networks,意圖提出 a mechanism to mimic the process of priming,實質上由於作者認為 Visual priming 就是 an ef
由於卷積操作透過將跨通道和空間資訊混合在一起來提取資訊特徵,因此我們採用我們的模組來沿著這兩個主要維度強調有意義的特徵:通道(channel)軸和空間(spatial)軸
Storing the query and memory layers
一個graph attention layer的結構如下圖所示:圖1 模型結構具體來說,graph attentional layer首先根據輸入的節點特徵向量集,進行self-attention處理:其中,是一個的對映,是一個權值矩陣(被
sigmoid(xs)# 沿 channel 方向合併out=torch
可我一直覺得在這裡打公式就像在快餐店煲高湯一樣不靠譜,所以接下來的探討只限於粗糙的文字描述,有詳細問題的同學請直接讀相關paper:從外表看,智慧體主動的探索行為使得系統的熵不斷增加
譬如,Google除了GNMT以外還有基於seq2seq的TTS系統Tacotron:基於seq2seq的問答系統:基於seq2seq的概要提取系統:接下來, 我們按如下順序介紹seq2seq模型:Seq2Seq的簡史PBMT 時代的基石和
How long Attention See you again We don’t talk anymore LA girl BoyYouth Blue Fools I‘m so tired Bac
的最新發展29、widen one‘s horizon/broaden one’s vision 開闊眼界30、give priority to sth
社會發展的必然結果the inevitable result of social development7
3. wise guy自認為聰明的人引申為“戲精”在某些場合總是想表現得比別人更機智,反而招致人家反感,英文這個詞表示“自作聰明的人”,引申為“戲精”
soft mask函式應用於注意權重中的softmax元素:在具有自適應注意廣度的Transformer實驗中,Sukhbatar等人發現了一個普遍趨勢,即較低層不需要很長的注意廣度,而較高層的一些attention heads可能會使用非
舉個例子:當你要預測一張圖片中的帥哥時,那麼channel wise attention就會使得提取到帥哥特徵的feature map的權重加大,這樣最後output結果就會準確不少.為什麼要引入multi-layer呢
0473] Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》,正如我們所理解的,Attention會給相同時間片的特徵更高的權值,如圖3所示圖3有了
只從Transformer模型的角度上看,可能有以下可最佳化的地方:· 模型壓縮· 結構調整,增或減· 位置編碼· 執行效率模型壓縮直觀上能感受到,BERT的引數存在著諸多冗餘,這與Transformer有著很大關係