《Fine-Grained Attention Mechanism for Neural Machine Translation》

最新推荐文章于 2025-03-31 19:03:02 发布
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#Fine-Grained Attention

背景：之前的注意力机制是一个encoder的隐藏层状态对应一个分数，然后对所有所有隐藏层状态加权求和得到上下文向量。这篇论文中实现了每一个隐藏层状态对应和其维度一样多的注意力分数，使得每一个维度都拥有独立的注意力分数。

普通的注意力计算：

细粒度注意力机制：

其中是时间步，d维第t个隐藏层状态的分数。是一个全连接神经网络，输出结点的数量为d

【Block总结】FCA，自适应细粒度通道注意|即插即用
AI浩
01-16 1536
UBRFC-Net的核心是无监督双向对比重建框架（BCRF），其主要目标是建立双向对比重建约束。这一框架不仅避免了CycleGAN中生成器学习的混淆，还增强了对清晰图像的约束能力和无监督去雾网络的重建能力。具体来说，BCRF通过对比学习的方式，利用真实图像和生成图像之间的相似性来优化网络的学习过程，从而提高去雾效果。
YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCI TOP FCAttention 即插即用注意力模块，增强局部和全局特征信息交互
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本文记录的是基于FCAttention模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。是图像去雾领域新提出的模块能够，在目标检测领域中同样有效。
Fine-Grained Attention Mechanism for Neural Machine Translation 论文笔记
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Fine-Grained Attention Mechanism for Neural Machine Translation 论文笔记 该文是阅读Fine-Grained Attention Mechanism for Neural Machine Translation 论文总结的笔记，用来记录自己的理解和思考，一来记录自己的学习历程，二来期待和大家讨论研究，共同进步。 文章目录Fine-G...
Fine-Grained Attention Mechanism for Neural Machine Translation
Kaiyin
06-01 839
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06-04 627
Attention For Fine-Grained Categorization Google ICLR 2015 　　 　　本文说是将Ba et al. 的基于RNN 的attention model 拓展为受限更少，或者说是非受限的视觉场景。这个工作和前者很大程度上的不同在于，用一个更加有效的视觉网络，并且在attention RNN之外进行视觉网络的预训练。 　　前...
高曝光率词汇之一：Attention Mechanism 注意力机制
张土豆的博客
10-20 1056
Attention Mechanism，注意力机制，目前已经广泛应用在图像分类(Image Classification)、图像问答(Visual Question Answering)、机器翻译(Machine Translation)、语音识别(Voice Recognition)以及文本分类(Text Classification)等研究领域。翻开新近发表的深度学习相关的论文，Attention 一词几乎处处可见。下面我将试图介绍注意力机制的基本原理、变体以及一些经典应用
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语言智能技术笔记簿
02-23 1万+
2020年人工智能顶级会议AAAI录用的自然语言处理领域的研究论文已为您准备就绪，请查收！
浅读A Simple Multi-Modality Transfer Learning Baseline for Sign Language Translation
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09-14 7368
本文属于研究聊天机器人，前沿学术内容；附带大量 GitHub 程序，先收藏！ 示例程序 Practical Neural Networks for NLP intro: EMNLP 2016 github: https://github.com/clab/dynet_tutorial_examples Structured Neural Networks for NLP: From Idea to Code slides: https://github.com/neubig/yrsnlp-2016/b
A Fine-grained Spatial-Temporal Attention Model for Video Captioning
NODIECANFLY
11-07 1179
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m0_68604571的博客
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allintitle: Unsupervised bidirectional contrastive reconstruction and adaptive fine-grained channel attention networks for image dehazing
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使用 `allintitle: Unsupervised bidirectional contrastive reconstruction and adaptive fine-grained channel attention networks for image dehazing` 进行搜索，会返回标题中精确包含 “Unsupervised ...
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