attentive

跨模态行人重识别：Dynamic Dual-Attentive Aggregation Learningfor Visible-Infrared Person Re-Identiﬁcation学习笔记

目录摘要方法模态内加权聚合（IWPA）跨模态图结构化注意力（CGSA）GraphConstructionGraphAttention动态对偶聚合学习试验论文链接：DynamicDual-AttentiveAggregationLearningforVisible-InfraredPersonRe-Identiﬁcation摘要通过挖掘VI-ReID的模态内部分级和跨模态图级上下文线索，提出了一种新

深度学不会习·2024-02-09 22:35

Motion-Attentive Transition for Zero-Shot Video Object Segmentation(2020 AAAI)

Motion-AttentiveTransitionforZero-ShotVideoObjectSegmentationIntroductionProposedMethodNetworkOverviewMATSA:AT:SSABARImplementationDetailsTrainingLossTraingingSettingsRuntimeExperimentsAblationStudyRe

行走江湖要用艺名·2024-01-15 15:50

2018-03-07

2.怦然心动的单词：display显露，流露，显示compassionate有同情心，怜悯，同情心magnificent壮丽的，伟大的，高贵的charm魔力，魅力，吸引力attentive注意的，专心的

209王志文·2023-12-30 05:45

群组推荐模型---SoAGREE(Social-Enhanced Attentive Group Recommendation)

SoAGREE概要方法HierarchicalAttentionNetworkLearningAttentiveUserRepresentationLearningNCF(NeuralCollaborativeFiltering)概要此论文是在AGREE(AttentiveGroupRecommendation)模型上的进一步增强，有兴趣的朋友可以去看上一篇博客讲述的就是AGREE模型。在AGRE

kk变色龙13·2023-12-25 12:00

群组推荐模型---AGREE(Attentive Group Recommendation)

kk变色龙13·2023-12-17 07:15

论文阅读和分析： “How Attentive are Graph Attention Networks?”

下面所有博客是个人对EEG脑电的探索，项目代码是早期版本不完整，需要完整项目代码和资料请私聊。数据集1、脑电项目探索和实现(EEG)(上)：研究数据集选取和介绍SEED相关论文阅读分析：1、EEG-SEED数据集作者的—基线论文阅读和分析2、图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-BasedEmotionRecognitionUsingRegularizedGraphNeuralNetworks

KPer_Yang·2023-12-06 18:19

[Transformer-XL]论文实现：Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context

文章目录一、完整代码二、论文解读2.1Transformer-XL的介绍2.2Transformer-XL的架构2.3相对位置编码2.4分段递归模型三、过程实现四、整体总结论文：Transformer-XL:AttentiveLanguageModelsBeyondaFixed-LengthContext作者：ZihangDai,ZhilinYang,YimingYang,JaimeCarbone

Bigcrab__·2023-12-04 13:06

论文阅读“Contrastive and attentive graph learning for multi-view clustering”

WangR,LiL,TaoX,etal.Contrastiveandattentivegraphlearningformulti-viewclustering[J].InformationProcessing&Management,2022,59(4):102967.摘要导读基于图的多视图聚类旨在利用多视图图信息来提供聚类解决方案。多视图的一致性约束是多视图图聚类的关键。现有的研究大多是生成融合图

掉了西红柿皮_Kee·2023-11-23 15:30

Hierarchical attentive knowledge graph embedding for personalized recommendation

Hierarchicalattentiveknowledgegraphembeddingforpersonalizedrecommendation文章目录1.背景2.模型2.1子图构建2.2Hierarchicalattentivesubgraphencoding2.2.1实体嵌入学习2.2.2子图嵌入学习2.3偏好预测1.背景KG可以为user和物品之间的交互提供丰富的补充信息。大多数现有的方法

huihui12a·2023-10-30 23:53

双输入注意的RefineNet在糖尿病视网膜病变多病变分割中的应用

Multiplelesionsegmentation（多病变分割）indiabeticretinopathy（糖尿病性视网膜病变）withdual-input（双输入）attentive（注意力）RefineNet

向岸看·2023-09-30 20:20

新闻推荐论文笔记(2):Neural News Recommendation with Attentive Multi-View Learning

IJCAI2019论文清北与微软亚研出品image.png本文为自己的论文阅读笔记，如有错误欢迎指正，转载请联系笔者最近在研究新闻推荐的新方法，本文为系列文章的第二篇，前文请见https://www.jianshu.com/p/2d7e261bc277摘要个性化的新闻推荐对于在线新闻平台帮助用户找到感兴趣的新闻并改善用户体验非常重要。新闻和用户表示学习对于新闻推荐至关重要.现有的新闻推荐方法通常基

阿瑟_TJRS·2023-09-20 20:49

Self-Attentive Hawkes Process

#ICML#今天分享的是ICML2020的一篇论文《Self-AttentiveHawkesProcess》原文链接：http://proceedings.mlr.press/v119/zhang20q.html?ref=https://githubhelp.com摘要捕捉事件发生的动态对于预测下一个事件发生的类型和时间至关重要，解决该问题一种常用的方法是通过霍克斯过程。由于RNN在处理顺序数据，

霜里snow·2023-09-06 05:30

《Neural Attentive Item Similarity Model》论文阅读笔记

转载自石晓文大佬的这篇文章：https://www.jianshu.com/p/c0384b213320基于物品的协同过滤ItemCF是推荐领域常用的方法，其关键是评估item之间的相似性。本文将要介绍NeuralAttentiveItemSimilarityModel(简称NASI)来解决ItemCF问题。该模型将注意力机制和神经网络相结合，提升了模型的预测准确性。接下来，我们将从基本的Item

白兔记·2023-09-05 18:20

论文《Neural News Recommendation with Attentive Multi-View Learning》阅读

论文《NeuralNewsRecommendationwithAttentiveMulti-ViewLearning》阅读论文概况IntroductionNewsEncoderModuletitleencoderbodyencodercategoryencoderattentivepoolingUserEncoder预测层论文总结论文概况今天带来的论文是发表于IJCAI2019的新闻推荐作品《Ne

行者^_^煜煜·2023-08-20 14:21

论文《Attentive Recurrent Social Recommendation》阅读

论文《AttentiveRecurrentSocialRecommendation》阅读论文概况IntroducitonProblemDefinitionandPreliminariesPreliminaryTheProposedModelTheGeneralFrameworkDynamicAttentiveSocialRecurrentRecommendationInputPoolingLaye

行者^_^煜煜·2023-08-20 14:20

CKAN: Collaborative Knowledge-aware Attentive Network for Recommender Systems

以下内容纯属个人见解，欢迎大家交流。发布于2020SIGIR1.motivation1.1问题知识图谱作为辅助信息在推荐系统中得到了广泛的研究和应用。然而，现有的基于知识属性的推荐方法大多关注于如何有效地对知识属性关联进行编码，而没有突出隐藏在用户-物品交互中的关键协同信号。因此，学习到的嵌入信息没有充分利用这两种关键信息，不能有效地表示用户和项目在向量空间中的潜在语义。1.2解决办法提出了一种新

SC30W·2023-08-03 18:09

细粒度分类：API-Net论文笔记——Learning Attentive Pairwise Interaction for Fine-Grained Classification

细粒度分类：API-Net论文笔记——LearningAttentivePairwiseInteractionforFine-GrainedClassification综述主要思想网络结构训练与测试训练过程损失函数图像配对测试精度对比总结综述论文题目：《LearningAttentivePairwiseInteractionforFine-GrainedClassification》会议时间：Am

视觉萌新、·2023-06-23 22:04

Attentive Moment Retrieval in Videos论文笔记

AttentiveMomentRetrievalinVideos论文笔记0.论文地址1.摘要2.引言3.模型结构3.1MemoryAttentionNetwork3.2Cross-ModalFusionNetwork4.训练4.1对齐损失4.2定位回归损失4.3合并5.实验5.1数据集5.2效果5.3ACRN的研究6未来工作0.论文地址2018AttentiveMomentRetrievalinV

7个七·2023-06-19 17:00

论文笔记--Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context

论文笔记--Transformer-XL:AttentiveLanguageModelsBeyondaFixed-LengthContext1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1Segment-LevelRecurrencewithStateReuse3.2相对位置编码4.文章亮点5.原文传送门1.文章简介标题：Transformer-XL:AttentiveLanguageModelsBe

Isawany·2023-06-08 04:50

论文-A Self-Attentive Model with Gate Mechanism for Spoken Language Understanding(Self-Attentive Mo...

1.简称论文《ASelf-AttentiveModelwithGateMechanismforSpokenLanguageUnderstanding》简称Self-AttentiveModel，作者：ChangliangLi、LiangLi、JiQi(KingsoftAILabAndTsinghuaUniversity)，经典的SLU论文（SemanticFrame）。2.摘要口语理解（SLU）通

魏鹏飞·2023-04-21 04:59

Cephalometric Landmark Detection by Attentive Feature Pyramid Fusion and Regression-Voting阅读笔记

代码：https://github.com/runnanchen/Anatomic-Landmark-Detection自己改了一点的：https://github.com/Nightmare4214/Anatomic-Landmark-Detection摘要不同的landmark需要不同级别的分辨率和语义，因此作者提出了一种特征金字塔融合注意力模块（attentivefeaturepyramid

Nightmare004·2023-04-07 08:14

时序图文献精度——7.2019-IJCAI-Spatio-Temporal Attentive RNN for Node Classification in Temporal Attributed G

Spatio-TemporalAttentiveRNNforNodeClassificationinTemporalAttributedGraphs1.Abstract时间属性图中的节点分类在两个主要方面具有挑战性：首先，有效地建模时空上下文信息是困难的。其次，由于时间维度和空间维度纠缠在一起，为了学习一个目标节点的特征表示，区分不同因素的相对重要性，如不同的邻居和时间周期的相对重要性是非常理想且

头发没了还会再长·2023-03-31 04:48

-tive

.attentive.attractive.sensitive-善解人意的.productive.selective

享悦moonlight·2023-03-28 21:54

Netflix纪录片Babies观看笔记

父母和孩子互动的越多，就会越爱它们；你给孩子足够多的关注（attentive）和回应（responsive），她才会获得安全感。有了足够多的安全感，它们才回去探索更大的边界。

吴艾伦Allen·2023-03-26 11:37

Flight Attendant Skills List

A-DActivelistening积极倾听Adaptable适应性强的Articulatingclearly表达清晰Assertiveness自信Attentiontodetail注意细节（ek服务要点）Attentive

罗晓晓·2023-01-27 19:33

Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context

Transormer-XL主要工作研究问题固定长度的上下文设置对于模型的限制。文章贡献介绍一种segment级别的递归机制。提出一种新的位置编码方式。模型介绍VanillaTransformer为解决问题：如何将任意长度的上下文输入表示为有限大小的上下文。方法1：给一个无限内存和计算能力，用一个无条件的Transformer处理整个上下文序列，类似于前馈神经网络。方法2：而可行的方法是划分整个语料

刘皮狠·2023-01-14 07:55

Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context_学习笔记

Transformer-XL学习笔记一、Transformer-XL出现的原因首先说明Transformer的变形版本Transformer-XL出现的原因：transformer作为一种特提取器，在NLP中有广泛的应用，但是transformer需要对输入的序列设置固定的长度，例如在Bert中，默认设置长度为512，若文本序列长度小于固定长度，可以通过填充0的方式补充序列；若文本序列长度大于固定

敷衍zgf·2023-01-14 07:24

2020-KDD-Context-Aware Attentive Knowledge Tracing

Context-AwareAttentiveKnowledgeTracing主要内容Context-AwareAttentiveKnowledgeTracingAbstract1Introduction2Knowledgetracingproblemsetup2.1QuestionandResponseEmbeddings3TheAKTmodel3.1Context-awareRepresenta

Highlight_Jin·2023-01-12 19:33

Self-Attentive Speaker Embeddings for Text-Independent Speaker Verification

Interspeech2018--Self-AttentiveSpeakerEmbeddingsforText-IndependentSpeakerVerificationhttp://www.danielpovey.com/files/2018_interspeech_xvector_attention.pdfYingkeZhu1,TomKo2,DavidSnyder3,BrianMak1,Da

Grace_yanyanyan·2023-01-12 13:20

SAKT：self attentive knowledge tracing知识跟踪模型

1简介本文根据2019年《ASelf-AttentivemodelforKnowledgeTracing》翻译终结。SAKT：selfattentiveknowledgetracing.知识追踪（Knowledgetracing）的任务是模拟每个学生在一系列学习活动中对知识概念的掌握情况。最近几年，基于RNN（RecurrentNeuralNetworks）方法，如DeepKnowledgeTra

AI强仔·2023-01-07 17:21

ACE-NODE: Attentive Co-Evolving Neural Ordinary DifferentialEquations（KDD 2021）

神经常微分方程(NODEs)为构造(连续时间)神经网络提供了一种新的范式。虽然在参数的数量和构造神经网络的灵活性方面显示出一些良好的特性，但它们也有一些众所周知的局限性:i)理论上节点只学习同态映射函数，ii)有时节点在解决积分问题时显示出数值不稳定性。为了处理这个问题，提出了许多改进。然而，据我们所知，将注意力集成到node中已经被忽视了一段时间。为此，我们提出了一种新的注意性双协同进化节点(A

西西弗的小蚂蚁·2023-01-06 11:46

无监督去雨论文（一）：DerainCycleGAN: Rain Attentive CycleGAN for Single ImageDeraining and Rainmaking

DerainCycleGAN:RainAttentiveCycleGANforSingleImageDerainingandRainmaking[pdf(short)][TIP(long)]这篇文章原版arxiv是一个比较粗糙的版本（公式错误，图片错误，参考文献格式也不统一），本博客在创作时，对大部分瑕疵做了修正和声明。本博客的目的是提供快速阅读本文的功能，如感兴趣可继续阅读其TIP版本（也有一些

Phoenixtree_DongZhao·2022-12-25 19:39

[论文导读] GATv2: 《how attentive are graph attention network?》ICLR2022

HOWATTENTIVEAREGRAPHATTENTIONNETWORKS?ICLR2022论文参考：CSDN论文主要讨论了当前图注意力计算过程中，计算出的结果会导致，某一个结点对周围结点的注意力顺序是不变的，作者称之为静态注意力，并通过调整注意力公式将其修改为动态注意力。并通过证明，说明公式修改的正确性。也通过实验说明采用动态注意力的模型效果比静态更好。参考：知乎可以简单的理解就是：静态，无论是

鱼与钰遇雨·2022-12-24 20:34

【异常检测-论文阅读】（CVPR 2022）Self-Supervised Predictive Convolutional Attentive Block for Anomaly Detection

来源：RisteaNC,MadanN,IonescuRT,etal.Self-supervisedpredictiveconvolutionalattentiveblockforanomalydetection[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2022:13576-13586.文

不喝可乐不快乐·2022-12-21 09:56

【论文精读】2022_CVPR_Self-Supervised Predictive Convolutional Attentive Block for Anomaly Detection

Self-SupervisedPredictiveConvolutionalAttentiveBlockforAnomalyDetection论文地址链接Abstract 在成功的异常检测方法中，有一类方法依赖于对被mask掉信息的预测(例如，patch、未来帧等)并利用与被mask信息相关的重建误差作为异常分数。与相关方法不同，作者提出将基于重建的功能集成到一个新的自监督的预测体系结构模块中。

几帧从前_·2022-12-21 09:25

【论文笔记】【CVPR2022】【异常检测】Self-Supervised Predictive Convolutional Attentive Block for Anomaly Detection

[CVPR2022](SSPCAB)Self-SupervisedPredictiveConvolutionalAttentiveBlockforAnomalyDetectionCVPR2022Link:[2111.09099]Self-SupervisedPredictiveConvolutionalAttentiveBlockforAnomalyDetection(arxiv.org)Code

Merengue_l·2022-12-21 09:19

论文解读9——TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning

目录1、文章贡献2、决策流型3、TabNet模型结构好久没有更读论文的总结了，中途有几篇读了还没来得及记录，开学杂事一多竟然已经过了一个多月了……好吧其实就是自己懒，时间挤挤还是有的。下面就关键记录模型的结构部分防止日后遗忘，其余部分就不写了，回归原文1、文章贡献这篇TabNet是暑假末尾看的一个结合了神经网络和决策树的模型，既有神经网络端到端的表征学习的能力，又有决策树良好的可解释性。因为我们知

对流层的酱猪肘·2022-12-20 17:07

读书笔记6：Attentive Convolution

从摘要中就可看出，这篇文章针对的问题是NLP这种RNN很擅长，但是CNN不怎么擅长的问题，据此我们猜想，NLP能用，那应该是时间序列之类的问题都可以用，像视频处理，动作识别也都有希望从中借鉴一二。摘要中，作者介绍到：在NLP中，RNN从attentionmechanism中获益匪浅，相比之下CNN就没有很好地借此来提升自己的性能。作者认为这个可能是因为CNN中attentionmechanism主

b224618·2022-12-15 13:16

AWNet: Attentive Wavelet Network for Image ISP AWNet：图像 ISP 的注意力小波网络（个人笔记，勿喷）

抽象的。随着过去十年智能手机性能的革命性提升，手机摄影成为广大智能手机用户最普遍的做法之一。然而，由于手机上相机传感器的尺寸有限，所拍摄的图像在视觉上仍然与数码单反(DSLR)相机拍摄的图像不同。为了缩小这一性能差距，一种是重新设计相机图像信号处理器（ISP）以提高图像质量。由于深度学习的迅速兴起，最近的工作求助于深度卷积神经网络(CNN)来开发一种复杂的数据驱动ISP，该ISP将手机捕获的图像直

learning112358·2022-12-15 01:45

CVPR2020-Meshed-Memory Transformer for Image Captioning

Meshed-MemoryTransformerforImageCaptioning(thecvf.com)Background本文在transformer的基础上，对于ImageCaption任务，提出了一个全新的fully-attentive

leeyns·2022-12-13 06:17

Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Comple.

小样本知识图补全——关系学习。利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT、TransH、SLTM、Model-AgnosticMeta-Learning(MAML)。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.13095.pdf引出在WIkidata数据集中，有超大约10%的关系只被不超过10个的三元组所包含，所以要用

cnblogs.com/qizhou/·2022-12-12 20:06

POI推荐文献阅读笔记3：Predicting Human Mobility via Graph Convolutional Dual-attentive Networks

唯有清风搭乘我·2022-12-10 16:44

Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image 阅读笔记

AttentiveGenerativeAdversarialNetworkforRaindropRemovalfromASingleImage去雨不是我的方向，读这篇论文的主要目的在于它同时用到了注意力机制和LSTM网络结构是这样的：attention的机制是这样的：生成的attentionmap居然是concate到下一个时间步上，concatenate能起到attention的作用吗？想象一下

sysu_first_yasuo·2022-12-08 15:11

【论文阅读】Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image

论文发表于CVPR2018，主要解决去除雨点（raindrop）的问题。这个问题不好解决的一大原因是，没有关于图像中被雨点污染的区域所在位置的信息。该论文的主要创新点则基于此，向GAN的生成器和判别器中均加入了注意力机制，学习雨区及其附近区域。生成器中的注意力更多关注雨区及其附近位置，判别器中的注意力用于评估修复区域的局部一致性。论文链接官方pytorch代码（无train代码）非官方tf代码（有

GillianZhu·2022-12-08 15:39

论文阅读：Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image

顺手把这两篇比较相像的GAN网络整理一下。心有猛虎，细嗅蔷薇。2018CVPR：AttentiveGAN本篇文章是2018年一篇CVPR，主要是针对雨滴Raindrop的去除提出了一种方法，在GAN网络中引入注意力机制，将生成的注意力图和原始有雨图像一起输入，完成去雨。是北大JiayingLiu老师课题组的一篇文章，同组比较知名的去雨方面研究还有杨文瀚。作者源代码：戳我python3.5复现代码：

行走的歌·2022-12-08 15:08

DAN-SNR: A Deep Attentive Network for Social-Aware Next Point-of-Interest Recommendation

siyan985·2022-12-08 15:37

云检测2020：用于高分辨率遥感图像中云检测的自注意力生成对抗网络Self-Attentive Generative Adversarial Network for Cloud Detection

用于高分辨率遥感图像中云检测的自注意力生成对抗网络Self-AttentiveGenerativeAdversarialNetworkforCloudDetectioninHighResolutionRemoteSensingImages0.摘要1.概述2.方法2.1.拟议方法的框架2.2.扩展和翻译2.3.减少和恢复2.4.优化参考文献0.摘要云检测是遥感图像处理中的一个重要步骤。大多数基于卷积

HheeFish·2022-12-08 15:07

【论文阅读】ARGAN: Attentive Recurrent Generative Adversarial Network for Shadow Detection and Removal

一些名词ARGAN（attentiverecurrentgenerativeadversarialnetwork）细心的递归生成对抗网络？？？shadowattentiondetection阴影关注检测attentionmap注意图，表示图像中的阴影区域illumination光照inference推理modify修改manipulation操作incorporate结合regression回归，

事情总会解决的吧·2022-12-08 15:35

【论文笔记】API-Net：Learning Attentive Pairwise Interaction for Fine-Grained Classification

API-Net简介创新点mutualvectorlearning（互向量学习）gatevectorgeneration（门向量生成器）pairwiseinteraction（成对交互）队构造（PairConstruction）实验结果总结简介2020年发表在AAAI的一篇细粒度分类论文。人类在区分不同子类的图像时，会成对地进行比较。本文模仿这一行为，同时提取并融合一对图片的特征，提高了网络辨别不同

事多做话少说·2022-12-08 15:04

Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image摘要翻译

文章题目：AttentiveGenerativeAdversarialNetworkforRaindropRemovalfromASingleImage链接：link.摘要：Raindropsadheredtoaglasswindoworcameralenscanseverelyhamperthevisibilityofabackgroundsceneanddegradeanimageconsid

爱吃橙子的牧羊女·2022-12-08 15:04

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