QA(三)：复杂attention机制(coattention及bi-attention)

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Yolov8改进CoTAttention注意力机制，效果秒杀CBAM、SE
qq_53545309的博客
11-04 707
在这个跨模态的Transformer模块中，Co-Attention机制被用来计算视觉和语言特征之间的交互注意力，从而实现更好的信息交换和整合。值得注意的是，该方法可以实现模块的“即插即用”，将ResNet网络中的3x3模块替换成CoTNet的核心模块即可使用，Res2Net网络也是基于这种思想实现的。新加坡国立大学的Qibin Hou等人提出了一种为轻量级网络设计的新的注意力机制，该机制将位置信息嵌入到了通道注意力中，称为coordinate attention。
“泰迪杯”挑战赛 - 利用双重注意力机制与Bi-LSTM 实现智能阅读系统
weixin_47922824的博客
04-14 1999
目录 一、 简介 1 . 1 挖掘意义 1 . 2 挖掘目标 1 . 3 挖掘流程 二、 预处理 2 . 1 分词 2 . 2 去停用词 2 . 3 word2vec 三、 对回答候选集评分 3 . 1 Bi-LSTM 层 3 . 1 . 1 RNN 和 LSTM 3 . 1 . 2 Bi-LSTM 3 . 2 句嵌入层 3 . 3 注意力层 3 . 4 ATT-over-ATT 层 3 . 5 注意力汇聚层 3 . 6 总结 四、 实验评估 4 . 1 实验平台 4 . 2 实验数据来源 4 . 3 实验
QA（三）： 复杂attention机制(coattention及bi-attention)
chazhongxinbitc的博客
12-17 2万+
DCN-动态共同attention网络两种模型都是类似的，不像前一篇文章介绍的soft attention机制，只是考虑query到context的attention这里两篇论文都会考虑 query 到 context 和 context到query的attention 然后得到的attention回和原始的encoder向量进行作用，得到修正后的query和context的修正矩阵然后这些修
Co-attention CNNs for Unsupervised Object Co-segmentation
xiashaoyan1的专栏
11-16 723
协同物体分割-cosgementation
XGBoost分类预测+特征贡献SHAP分析，通过特征贡献分析增强模型透明度，Matlab代码实现，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角
最新发布
matlab_dingdang的博客
10-07 1003
在机器学习的广阔领域中，分类预测任务始终占据着举足轻重的地位，被广泛应用于金融风险评估、医疗诊断、图像识别、市场营销等多个领域，帮助人们做出基于数据的精准决策。XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）作为一种基于梯度提升框架的强大机器学习算法，近年来在分类预测任务中备受瞩目，展现出卓越的性能和效率。
Co Attention注意力机制实现
热门推荐
tszupup的博客
05-26 2万+
“Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering”中的图像和文本间的Co Attention协同注意力实现 参考： https://github.com/SkyOL5/VQA-CoAttention/blob/master/coatt/coattention_net.py https://github.com/Zhangtd/Models-reproducing/blob/master/NIPS2016/se
Co-Attention、Self-Attention 和 Bi-Attention
泡泡龙的泡泡
03-25 7085
Co-Attention、Self-Attention 和 Bi-Attention
paper解读：Bi-Directional Attention Flow For Machine Comprehension
Flying_sfeng的博客
05-05 654
基于双向注意力的阅读理解（ICLR2017，引用800多，入门阅读理解可以看这篇） paper: https://arxiv.org/abs/1611.01603 code: https://github.com/allenai/bi-att-flow 模型框架 模型主要框架如下图所示： 包括六个部分： Character Embedding Layer：使用character-level CN...
联邦学习论文分享：PPC-GPT: Federated Task-Specific Compression of Large LanguageModels via Pruning and Chain
qq_56757193的博客
09-08 1378
框架介绍PPC-GPT 是一个隐私保护的联邦学习框架，用于将大型语言模型（LLM）压缩成任务特定的小型模型（SLM）。压缩过程结合了剪枝（pruning）和链式推理蒸馏（COT distillation）。DP扰动数据（DP Perturbed Data）：对客户端数据进行差分隐私保护。合成数据生成（Synthetic Data Generation）：生成可用于训练的小规模数据。逐层结构化剪枝（Layer-Wise Structured Pruning）：压缩模型参数。再训练（Retraining）
论文笔记：A Gated Self-attention Memory Network for Answer Selection
u011150266的博客
05-18 1081
作者：陈宇飞 单位：燕山大学 论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D19-1610/ 论文代码：https://github.com/laituan245/StackExchangeQA 目录一、研究问题二、解决思路三、模型设计3.1 The gated self-attention mechanism3.2 Combining with the memory network3.3 GSAMN for answer selection3.4 Transfer L.
NLP-阅读理解-2016：BiDAF（BiAttention+PointerNet）【片段抽取式任务；双向注意力机制】【最终输出答案所在片段的start、end索引】【SQuAD、CNNDaily】
u013250861的博客
08-14 1548
NLP-阅读理解-2016：Bidirectional Attention Flow for Machine Comprehension
co-attention:BEA 13论文代码“用于基于源的论文评分的基于共同注意力的神经网络”
05-24
共同注意 BEA 13论文代码“用于基于源的论文评分的基于共同注意力的神经网络” 依存关系 用于data / preprocess_asap.py的python 2（将升级到python 3） 其余的python 3 tensorflow 2.0.0测试版 Gensim 恩特克 斯克莱恩 运行python2 data / preprocess_asap.py进行数据拆分。 从 Extract Gloves.6B.50d.txt下载Glove预训练的嵌入到手套文件夹，运行python3 attn_network.py [options]进行训练和评估。 引用 如果您使用该代码，请引用以下论文： @inproceedings{zhang2018co, title={Co-Attention Based Neural Network for Source-Dependent Ess
神经网络基础05-注意力机制
Eve_Shieh的博客
04-21 1907
参考链接： 一级标题 二级标题 三级标题 四级标题 五级标题 六级标题
《论文阅读》Learning Temporal Co-Attention Models for Unsupervised Video Action Localization
未知丶的博客
09-10 1229
留个笔记自用 Learning Temporal Co-Attention Models for Unsupervised Video Action Localization 做什么 Video Action Localization时间动作定位，目标是从一个长的、未剪辑的视频中精确地找到每个动作实例的开始和结束时间。 做了什么 怎么做 因为是无监督的关系，首先先理解一下数据，总训练集V包含了N个视频，而且也知道了这些视频中包含的所有动作的可能类别C 接下来开始网络结构部分，整个结构非常复杂，但主要还
Bi-LSTM + Attention模型
永远飞翔的鸟
06-06 3892
虽然看了一些很好的blog了解了LSTM的内部机制，但对框架中的lstm输入输出和各个参数还是没有一个清晰的认识，今天打算彻底把理论和实现联系起来，再分析一下pytorch中的LSTM实现。 先说理论部分。一个非常有名的blog把原理讲得很清楚，推荐参考。总之就是这些公式： 简单来说就是，LSTM一共有三个门，输入门，遗忘门，输出门，分别为三个门的程度参数，是对输入的常规RNN操作。公式里可以看到LSTM的输出有两个，细胞状态和隐状态，是经输入、遗忘门的产物，也就是当前c...
《Bi-modal progressive mask attention for fine-grained recognition》论文翻译解读和代码复现
qq_44930937的博客
02-26 2741
Bi-modal progressive mask attention for fine-grained recognition 用于细粒度识别的双模态渐进掩模注意 摘要 传统的细粒度图像识别需要根据原始图像下的视觉线索来区分不同的下属类别（如鸟类物种）。由于小的类间变化和大的类内变化，最好能捕捉到这些子类别之间的细微差别，这对五线谱识别来说是至关重要但又具有挑战性的。最近，语言模式聚合已经被证明是一种成功的技术，可以改善经验中的视觉识别。在本文中，我们引入了一个端到端的可训练的渐进式掩码注意（PMA）模型
CVPR2018 | 改进的Dense Co-attention视觉问答模型的
a609640147的博客
04-11 1636
本文《Improved Fusion of Visual and Language Representations by Dense Symmetric Co-Attention for Visual for Visual Question Answering》提出了一种采用Dense连接的Co-Attention机制对图片与问句信息进行交互融合,并利用级联的方式对图片和问句的信息进行多次更新。 ...
Bi-LSTM-Attention概述及torch实现
WGS.
09-06 1592
Bi-LSTM-Attention概述，及torch实现
论文阅读：Bi-Modal PMA
zzc_zhuyu的博客
05-22 719
Bi-Modal Progressive Mask Attention for Fine-Grained Recognition 文章目录Bi-Modal Progressive Mask Attention for Fine-Grained Recognition摘要1 引言3 方法3.1 符号SAM模块QRM模块掩模模板3.2 视觉态PMA输入视觉表示PMA3.3 语言态PMA输入语言表示PMA3.4 特征聚合3.5 知识蒸馏4 实验 2020 TIP 摘要 语言模态聚合被证明是一种改善视觉识别的技
使用attention注意力机制的非生成类模型有吗
06-25
- 注意力机制捕捉长距离依赖（如BiLSTM+Attention） - **语义角色标注 (SRL)**：识别句子中谓词的参与者角色： - 模型通过注意力聚焦谓词相关的论元[^4] --- ### 5. **非生成式摘要** - **抽取式摘要**：从...
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