Attention

最新推荐文章于 2024-04-16 09:53:16 发布
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#attention

1. Hierarchical Attention Networks for Document Classification

  1. Idea： 一个sentence中每个word的重要性不同，一个doc中每个sentence的重要性不同。因此，在word前加权重来表示sentence，在sentence前加权重来表示doc。

  2. Contributions: 最基本地对document分别在word level 和 sentence level加入attention 机制进行建模

  3. Networks:
    network

  4. Formulas
    word_attention

    sentence_attention

  5. Results
    results

2. Attentive Pooling Networks

3. Neural Sentiment Classification with User and Product Attention

4.

计算机视觉模型可解释性：Grad-CAM与Attention可视化
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
06-25 5万+
计算机视觉模型可解释性：Grad-CAM与Attention可视化 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，计算机视觉模型的可解释性技术主要分为全局解释和局部解释。全局解释旨在理解模型在整个数据集上的决策逻辑，例如分析哪些特征对模型分类结果影响最大；局部解释则聚焦于单个样本，探究模型针对该样本做出决策的依据。Grad-CAM 和 Attention 可视化均属于局部解释技术，它们通过可视化的方式，直观展示模型在处理单张图像时关注的重点区域。
Attention network （注意网络）
sinat_35637310的博客
09-04 8491
  Dorsal Attention Network  pDLPFC / frontal eye fields Posterior parietal cortex: Superior parietal lobule (SPL) / Intra-parietal sulcus (IPS) rITC (above FPN region) Functions: Selective attenti...
AttentionNet 详解
Kula的博客
03-18 3961
（一）Attention Net（二）多目标任务
论文笔记：Residual Attention Network for Image Classification
热门推荐
小时候贼聪明
06-25 3万+
深度学习中的Attention，源自于人脑的注意力机制，当人的大脑接受到外部信息，如视觉信息、听觉信息时，往往不会对全部信息进行处理和理解，而只会将注意力集中在部分显著或者感兴趣的信息上，这样有助于滤除不重要的信息，而提升信息处理的效率。
python attention机制_Attention机制在问答系统中的应用--attentive pooling networks
weixin_31855625的博客
02-09 735
Attention机制在时序模型中的应用，已经被证明能够提升模型的性能。本文参考《Attentive pooling Networks》，该论文以时序模型输出状态设计Attention为基线(QA_LSTM_ATTENTION)，提出了一种同时对问题和答案进行特征加权的Attention设计方案。本文实现了论文中基于LSTM网络结构的Attention设计，即AP-BILSTM。传统的Attent...
以注意力机制为核心的深度学习框架：AttentionNet
gitblog_00076的博客
04-16 442
以注意力机制为核心的深度学习框架：AttentionNet 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 是一个由北京邮电大学王飞教授团队开发的深度学习项目，它主要聚焦于利用**注意力机制（Attention Mechanism）**来提升模型的表现力和解释性。在当今AI领域，尤其是在自然语言处理和计算机视觉中，注意力机制已经成为提高模型性能的关键技术。 技术分析 Attent...
attention
03-10
@inproceedings{wiegreffe-pinter-2019-attention, title = "Attention is not not Explanation", author = "Wiegreffe, Sarah and Pinter, Yuval", booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on ...
【负荷预测】基于LSTM-Attention、蜣螂优化DBO-LSTM-Attention的负荷预测研究附Python代码.rar
最新发布
05-28
注意力机制（Attention）的引入则进一步提高了模型对关键信息的关注能力，使得预测更为精准。而DBO（Dung Beetle Optimization）作为模仿自然界中蜕螂搬运食物行为的优化算法，它的融合为LSTM网络提供了更好的参数...
Attention Is All You Need
11-16
Transformer 和 Attention 机制详解 Transformer 模型是近年来自然语言处理（NLP）领域的研究热点，该模型首次引入了 Self-Attention 机制，彻底摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，实现了...
Python 实现基于Attention-GRU的数据多特征分类预测（含完整的程序和代码详解）
12-08
内容概要：本文档介绍了基于Attention机制和GRU网络的多特征分类预测模型的实现细节。从项目背景、目标、挑战、创新点入手，详细讲解了数据预处理、模型设计、训练评估、模型优化及GUI界面的设计过程。模型能够处理...
【每日一网】Day9：AttentionNet简单理解
dudu199806的博客
12-22 1086
AttentionNet 疫情也不能阻止我日更 算法背景 在调整bbox的位置时，大多数算法使用的都是回归类型的损失，直接优化最后的bbox的坐标值，通过这种方法得到的坐标值准确性可能不会很高。 AttentionNet可以理解为模仿动物视觉的一个过程，通过大体看一张图，然后注意力朝向前景物体的大致方向移动。Attentionnet就是通过不断迭代的方法直到找到最后的bbox，同事Attentionnet也是一个一体的对象检测网络，它不需要分离任何的模型进行单独的训练。 对于这些图片，我们大致能锁定其中人
TensorFlow Text Classification using Attention Mechanism
04-18 497
http://androidkt.com/tensorflow-text-classification-attention-mechanism/ In this tutorial, we’re gonna to build a recurrent neural network that’s able to classify reviews. This can be used to improve...
【翻译】Attentive Pooling Networks
weixin_45454859的博客
03-20 856
翻译
Attention机制在问答系统中的应用：QA-CNN,QA-biLSTM,AP-CNN和AP-biLSTM 参考论文Attentive Pooling Networks
雪的期许
12-26 1260
文章目录摘要代码（Pytorch）经典问答系统模型简述基于attention机制的问答系统简述实验参数设定与实验结果 摘要 本文复现和整理了关于问答系统的4个经典模型：QA-CNN,QA-biLSTM,AP-CNN和AP-biLSTM。其中AP-CNN和AP-biLSTM是对前两种模型的改进，即引入了attention机制。主要参考论文《Attentive Pooling Networks》 Co-attention机制是近年来新出现的处理序列信息匹配的机制。 代码（Pytorch） https://git
论文笔记：Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas
新手村打蘑菇
08-14 1502
Abstract 我们提出了一种用于医学成像的新型注意门（AG）模型，该模型自动学习聚焦于不同形状和大小的目标结构。用AG训练的模型隐 含地学习抑制输入图像中的不相关区域，同时突出显示对特定任务有用的显着特征。这使我们能够消除使用级联卷积神经网络（CNN）的 显式外部组织/器官定位模块的必要性。 AG可以很容易地集成到标准CNN架构中，例如U-Net模型，具有最小的计算开销，同时提高模型 灵敏度和...
Attentive Pooling Networks论文讲解
Matrix_cc的博客
03-10 4072
这篇论文是做是一个做问答对匹配的模型，在多个回答里选出正确的那个答案，整篇论文相对简单。 之前的问答对匹配模型是将CNN或者BiLSTM提取后的特征向量相互做余弦相似度，这篇论文的创新是加上了Attention层和使用不同的pooling层，column-wise max pooling和row-wise max pooling 之前的模型是 本篇论文的模型是 Q和 A是问...
深度学习之池化方法（pooling）
斯人若彩虹，遇上方知有！
06-02 4856
首先看一下池化的作用： 1、减少输出的大小和降低过拟合； 2、减少后续参数的数量； 3、对特征图进行压缩，使得特征图变小，简化网络的复杂度，还有就是提取主要特征； 有哪些池化方法？ ​​​​​​​​​​​​​​平均池化和最大池化 重叠池化 空间金字塔池化 全局最大池化 全局平均池化 1、平均池化和最大池化 ...
attention 系列
m0_37531129的博客
08-17 546
转自：attention 总结 Attention是一种用于提升基于RNN（LSTM或GRU）的Encoder + Decoder模型的效果的的机制（Mechanism），一般称为Attention Mechanism。Attention Mechanism目前非常流行，广泛应用于机器翻译、语音识别、图像标注（Image Caption）等很多领域，之所以它这么受欢迎，是因为Attention给模型赋予了区分辨别的能力，例如，在机器翻译、语音识别应用中，为句子中的每个词赋予不同的权重，使神经网络模型的学习变
Attention机制详解
u012526436的博客
01-11 1万+
转载请注明出处，原文地址 简介 相信做NLP的同学对这个机制不会很陌生，它在Attention is all you need可以说是大放异彩，在machine translation任务中，帮助深度模型在性能上有了很大的提升，输出了当时最好的state-of-art model。当然该模型除了attention机制外，还用了很多有用的trick，以帮助提升模型性能。但是不能否认的时，这个模型的核...
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