
CV/NLP多模态
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CV/NLP多模态
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距离感知自注意力
我们考虑到原始注意力权重矩阵包含正值和负值的问题,这可能导致距离对权重矩阵的影响产生振荡,从而阻碍其有效作用。为了稳定地反映距离信息对权重矩阵的影响,我们在注意力权重中引入了ReLU激活函数,确保其保持非负值,这遵循了Wu[7]的方法。我们的目标是将相对距离矩阵加权为注意力系数,使自注意力能够结合图像中对象之间的距离信息,更好地关注对象之间的关系信息。然而,原始加权的相对距离可能超出调整注意力权重的适当范围,因此我们需要通过一个合适的映射函数。然而,原始的真实加权距离可能超出调整自注意力权重的适当范围。原创 2024-12-30 10:23:59 · 89 阅读 · 0 评论 -
成功解决:NLTK包的安装错误
但是不出意外的是,很多人出现的错误,如下所示:为了解决此项问题,我们可以采用离线安装的方式进行解决。原创 2023-04-15 23:53:59 · 914 阅读 · 0 评论