Relation-Aware

Relation-Aware Graph Transformer for SQL-to-Text Generation

Relation-AwareGraphTransformerforSQL-to-TextGenerationAbstractSQL2Text是一项将SQL查询映射到相应的自然语言问题的任务。之前的工作将SQL表示为稀疏图，并利用graph-to-sequence模型来生成问题，其中每个节点只能与k跳节点通信。由于无法捕获长期且缺乏特定于SQL的关系，这样的模型在适应更复杂的SQL查询时将会退化。为

落啦啦·2024-01-17 14:43

Relation-Aware Collaborative Learning for Unified Aspect-Based Sentiment Analysis（ACL 2020）

目录标题翻译：面向统一方面情感分析的关系感知协同学习原文链接：https://aclanthology.org/2020.acl-main.340.pdf摘要1引言2相关工作3方法3.1任务定义3.2模型架构3.3关系感知合作学习3.4堆叠RACL到多层3.5训练过程4实验4.1数据集和设置4.2对比结果5分析5.1AblationStudy5.2超参数的影响5.3案例研究5.4计算成本分析6总结

坚持更新的咩·2023-04-08 04:59

论文阅读：cvpr2020 行人重识别 Relation-Aware Global Attention

Relation-AwareGlobalAttentionforPersonRe-identification阅读笔记作者：ZhizhengZhang，CuilingLan，WenjunZeng，XinJin，ZhiboChen来源：CVPR2020文章链接：https://arxiv.org/pdf/1904.02998v1.pdf代码链接：https://github.com/microsof

zqx951102·2023-01-22 23:09

【论文阅读】【基于方面的情感分析】Deep Context- and Relation-Aware Learning for Aspect-based Sentiment Analysis

文章目录DeepContext-andRelation-AwareLearningforAspect-basedSentimentAnalysis一、该论文关注的是解决ABSA问题的哪个方面？驱动是什么？具体目标是解决什么问题？二、该论文采用的方法是什么，方法的核心原理是什么？三、该方法是如何提出的，是开创性的方法还是对已有方法进行的改进，创新点是什么？四、该论文展示的结果如何？使用的是什么数据集

南瑾与春风·2022-12-30 20:33

双重关系感知注意力机制 Dual Relation-Aware Attention[keras实现 dual attention优化版]

文章目录前言一、CompatPositionAttentionModule紧凑型位置注意力模块二、CompatChannelAttentionModule紧凑型通道注意力模块三、效果四、代码实现1.Pytorch源码(省略了引用库)2.keras实现前言之前看过一篇dualattention做自然图像分割的文章[1]，后来看到作者还出了个优化版，叫DualRelation-AwareAttenti

求你涨点吧·2022-12-30 17:56

画图分析Dual Attention（CAM、PAM）、non-local、CCNet、Relation-Aware Global Attention关系矩阵的具体含义--附代码)

初衷：在读代码时，只知道要对于non-local，PAM,CAM要求出相应的关系矩阵，但这个关系矩阵是怎么求的，以及为什么要这样做就有效果，一直是云里雾里，所以本篇根据tensor数据流，将重点tensor的生成过程以及所表示的含义，画了出来，方便理解其物理意义。细读一下代码，nolocal和下面的PAM，CAM原理一样，nolocal和PAM获取的是空间元素的关系，CAM获取的是通道间的关系关系

Mr DaYang·2022-12-30 17:26

活体检测 Face Anti-Spoofing Using TransformersWith Relation-Aware Mechanism 学习笔记

论文链接：FaceAnti-SpoofingUsingTransformersWithRelation-AwareMechanism|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore同一图像不同patch之间的信息为区分真假人脸提供了重要信息，如下图所示，与真实人脸相比，从假体人脸提取的patch之间的相关性很强，不论这两个patch是否处在相邻位置。有两个原因导致这样的结果：（1

Cassiel_cx·2022-11-30 19:36

当GNN遇见NLP(十二)：Relation-aware Graph Attention Networks with Relational Position Encodings for ER

Method依旧是一篇emotionrecognitioninconversations(ERC)的文章，因此不对背景进行过多的介绍。因为基于图的神经网络没有考虑话语中包含的顺序信息，本文提出了关系位置编码，为RGAT（关系图注意力网络）提供反映关系图结构的顺序信息。总体的结构如图所示：模型一共分为三部分：contextualutteranceembedding,speakerdependency

五月的echo·2022-11-21 18:14

行人重识别—Relation-Aware Global Attention模型介绍及代码实现

一、RGA关系感知全局注意力模型概述RGA关系感知全局注意力是中国科学技术大学和微软亚洲研究院在2020年CVPR提出的一篇基于全局注意力的行人重识别文章。行人重识别(re-ID)的目的就是在一个或者多个摄像机拍摄的不同场合下去匹配特定的人。通常给定输入图像，我们使用卷积神经网络来获取特征向量。再识别是通过匹配图像特征向量来找到具有相同身份的图像(基于特征距离)。对于CNN，注意力通常是局部卷积学

ManManMan池·2022-09-27 07:49

RATSQL(Relation-Aware Transformer)论文笔记

一个迷人的昵称·2021-12-14 11:05

【论文分享】Relation-Aware Graph Attention Network for Visual Question Answering

分享一篇nlp领域运用注意力机制设计视觉问答系统的文章，只是对文章进行翻译以及简单的归纳。目录二、动机三、方法1、问题定义2、模型结构2.1图的构建2.2关系编码器2.3多模融合及答案预测3、模型的训练与测试四、实验1.数据集2.实验细节3.实验结果4.消融实验五、结论Relation-AwareGraphAttentionNetworkforVisualQuestionAnswering面向视觉

vector<>·2021-11-14 22:10

论文学习记录：RKT : Relation-Aware Self-Attention for Knowledge Tracing

关系感知的自注意模型用于KT任务为了应对新冠肺炎疫情，世界已经进入了在线学习的新阶段。在线学习的一个重要组成部分是知识追踪。KT的目的是根据学生对一系列称为交互的练习的回答来建模学生的知识水平。图1显示了一个学生顺序做练习的例子。当学生遇到一个新的练习(例如“e5”)时，e5包含知识概念“二次方程”，所以她会应用她对于二次方程知识来回答。学生对某一特定知识的掌握是由过去的交互决定的，这些交互对目标

兰钧·2021-05-17 20:55

Relation-Aware Graph Attention Network for Visual Question Answering阅读笔记

Abstract这篇论文的工作以一个新的维度为中心，使用问题自适应的对象间关系丰富图像表示，以提高VQA性能。主要有以下的贡献：1、我们提出了一种新的基于图形的关系编码器，用于通过图形注意网络学习视觉对象之间的显式和隐式关系。2、学习到的关系是问题自适应的，这意味着它们可以动态地捕捉与每个问题最相关的视觉对象关系。一背景大多数现有技术对VQA的重点在于学习图像和问题的多模态联合表示。具体而言，卷积

这篇博客这样写·2020-11-30 21:59

Relation-Aware Graph Attention Network for Visual Question Answering论文解读

这篇论文的工作不同于现有的VQA系统（并与之兼容）。它以一个新的维度为中心：使用问题自适应的对象间关系丰富图像表示，以提高VQA性能。主要有三方面的贡献：1、我们提出了一种新的基于图形的关系编码器，用于通过图形注意网络学习视觉对象之间的显式和隐式关系。2、学习到的关系是问题自适应的，这意味着它们可以动态地捕捉与每个问题最相关的视觉对象关系。3、我们表明，我们的ReGAT模型是一种通用方法，可以用于

小有名气的可爱鬼·2019-11-18 17:21

用于视觉问答的关系感知图注意力网络模型《Relation-Aware Graph Attention Network for Visual Question Answering》

目录一、文献摘要介绍二、网络框架介绍三、实验分析四、结论本文有点长，请耐心阅读，定会有收货。如有不足，欢迎交流，另附:论文下载地址一、文献摘要介绍Inordertoanswersemantically-complicatedquestionsaboutanimage,aVisualQuestionAnswering(VQA)modelneedstofullyunderstandthevisuals

Tiám青年·2019-11-06 22:42

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