self-attention 第22页

【论文笔记】《Self-Attention Generative Adversarial Networks》

摘要：在本文中，我们提出了自注意生成对抗网络(SAGAN)，它允许对图像生成任务进行注意力驱动的长期依赖关系建模。在低分辨率featuremap中，传统的卷积GANs只根据空间局部点来生成高分辨率细节。在SAGAN中，可以使用来自所有特征位置的线索生成细节。此外，鉴别器还可以检查图像中较远部分的细节特征是否一致。此外，最近的工作表明，生成器影响GAN的表现，我们对G使用频谱归一化。达到了state

puchapu·2019-04-26 19:20

transformer 翻译模型

google出品,基于encoder-decoder架构的seq2seq自然语言翻译模型.paper见参考[1].创新之处是弃用RNN,CNN这样的结构,采用self-attention与positional-encoding

yichudu·2019-04-21 23:36

Next Item Recommendation with Self-Attention简介

NextItemRecommendationwithSelf-AttentionIntroduction文章介绍了一种新的神经序列推荐模型。可以学到长期与短期的序列表示。采用的是自注意力机制。THEPROPOSEDMODEL:ATTRECShort-TermIntentsModellingwithSelf-Attention输入：query和key进行非线性转换：计算相应的权重：自注意力模块的输出

loserChen.·2019-04-21 21:08

Transformer-XL解读（论文 + PyTorch源码）

RNN按照序列顺序逐个学习输入的单词或字符之间的关系，而Transformer则接收一整段序列，然后使用self-attention机制来学习它们之间的依赖关系。

MagicBubble·2019-04-07 23:03

Dual Attention Network for Scene Segmentation

1.Abstract 本文通过自注意力机制(self-attention)来捕获丰富的上下文依赖(richcontextualdependencies)。

pangyunsheng·2019-04-05 20:00

【深度学习】各种注意力机制：encoder-decoder,self-attention,multi-head attention的区别

最近以QA形式写了一篇nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解分享一下自己的观点，目录如下：一、Attention机制剖析1、为什么要引入Attention机制？2、Attention机制有哪些？（怎么分类？）3、Attention机制的计算流程是怎样的？4、Attention机制的变种有哪些？5、一种强大的Attention机制：为什么自注意力模型（self-Atten

UESTC_20172222·2019-03-24 21:04

attention机制及self-attention(transformer)

最近接触的项目当中用到了transformer，学习相关知识之后其中一个重要的贡献就是引入了self-attention机制，了解了相关处理过程之后然而并没引起太多比较。

Enjoy_endless·2019-03-20 11:02

9.关于注意力机制

self-attention是在给中间层输出值进行编码“”看结构和公式应该可以看出它在学习什么。

Wgb_0206·2019-03-17 15:32

Self-Attention GAN 中的 self-attention 机制

最大的亮点当然是self-attention机制，该机制是Non-localNeuralNetworks[1]这篇文章提出的。其作用是能够更好地学习到全局特征之间的依赖关系。

Paper_weekly·2019-03-06 08:00

DANet&CCNet

Author:YuZhang两篇文章都是将self-attention机制应用到分割当中，扩大感受野。第二篇文章采用了更巧妙的方法来减少参数。

Cynicsss·2019-02-25 00:00

attention、self-attention、transformer和bert模型基本原理简述笔记

原文链接：https://my.oschina.net/u/3851199/blog/30124762019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>attention以google神经机器翻译(NMT)为例无attention：encoder-decoder在无attention机制时，由encoder将输入序列转化为最后一层输出state向量，再由state向量来循环输出序列每个字符。at

weixin_33836874·2019-02-20 16:00

SA-GAN： self-attention 的 pytorch 实现（针对图像）

问题基于条件的卷积GAN在那些约束较少的类别中生成的图片较好，比如大海，天空等；但是在那些细密纹理，全局结构较强的类别中生成的图片不是很好，如人脸（可能五官不对应），狗（可能狗腿数量有差，或者毛色不协调）。可能的原因大部分卷积神经网络都严重依赖于局部感受野，而无法捕捉全局特征。另外，在多次卷积之后，细密的纹理特征逐渐消失。SA-GAN解决思路不仅仅依赖于局部特征，也利用全局特征，通过将不同位置的特

月下花弄影·2019-02-18 16:14

Self-Attention Generative Adversarial Networks笔记

这里写自定义目录标题中心思想Self-AttentionGenerativeAdversarialNetworks测试生成图像质量的指标InceptionscoreFréchetInceptiondistance稳定GAN训练的tricksSpectralnormalizationtwo-timescaleupdaterule(TTUR)文章中出现的一些名词wall-clocktime中心思想Th

冰冰冰泠泠泠·2019-01-27 01:53

【NLP技术】：BERT解读(一)self-Attention

文章目录1.概述2.Attentionisallyourneed3.Self-AttentioninDetail3.1.使用向量3.2.MatrixCalculationofSelf-Attention本文引自：https://state-of-art.top1.概述本系列文章希望对googleBERT模型做一点解读。打算采取一种由点到线到面的方式，从基本的元素讲起，逐渐展开。讲到BERT就不能不

hxcaifly·2019-01-10 21:18

Attention 一综述

去年6月，google机器翻译团队在arXiv上的《Attentionisallyouneed》论文受到了大家广泛关注，其中，他们提出的自注意力（self-attention）机制和多头（multi-he

Xwei1226·2019-01-10 15:19

transformer 模型（self-attention自注意力）

transformer模型在《Attentionisallyouneed》论文中提出这篇论文主要亮点在于：1）不同于以往主流机器翻译使用基于RNN的seq2seq模型框架，该论文用attention机制代替了RNN搭建了整个模型框架。2）提出了多头注意力（Multi-headedattention）机制方法，在编码器和解码器中大量的使用了多头自注意力机制（Multi-headedself-atte

Chihk-Anchor·2019-01-08 19:21

BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了

Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。并且

大数据文摘·2019-01-08 18:00

DiSAN: Directional Self-Attention Network for RNN/CNN-Free Language Understanding

文章主要介绍了两种Multi-dimensionalSelf-Attention机制和DirectionalSelf-Attention机制。在此基础上设计了DirectionalSelf-AttentionNetwork用于sentenceencoding。背景知识AttentionMechanismMulti-dimensionalSelf-Attention假设输入序列为，传统的attent

哒丑鬼·2019-01-03 11:24

Transformer详解

Self-Attention详解如何计算encoderselfattention?

Liam_pillar·2019-01-02 13:13

Self-attention详解

一、背景本人在阅读大神文章《Attentionisallyouneed》的过程中，遇到了有关attention方面的内容，尤其是对于self-attention方面的内容饶有兴趣，于是做了许多调查，下面是我的一些总结

c-minus·2018-12-28 19:20

Seq2Seq(Encoder-Decoder)、Attention的详细介绍

之后还有self-attention，这个目前我还没有用到，之后用到了再来补充。

婶婶world_peace·2018-12-24 22:42

在NLP中广泛应用的transformer（Self-Attention）剖析笔记

在NLP中广泛应用的transformer（Self-Attention）的剖析笔记模块剖析整体框图Encoder-Decoder框架EncoderInputEmbeddingPositionalEncodingEncoderstacksMulti-HeadAttentionExampleforhowSelf-AttentionworksWhyMulti-HeadFeedForwardDecode

zhyuxie·2018-12-21 09:13

Self-Attention GAN的一些理解

其实那么多的attention机制，说白了就是一句话，重新分配权重，比如说现在有一个n维向量[x1,x2,x3...,xn]，我觉得x1的值不足以代表其真实情况，所以希望利用x2,...xn的值来对其进行“修补”,然后就是要找到一组权重w1,w2,w3...wn,对其求加权平均（也不一定是加权平均，看实际需求）来得到x1的最终值（当然，实际应用中会涉及到一些维度映射，Query-Key-Value

Zamirquito·2018-12-20 10:07

语音识别——基于深度学习的中文语音识别（自注意力机制的语言模型代码实践）

embedding层multihead层feedforwardlabel_smoothing.2.2搭建模型3.训练模型3.1参数设定3.2模型训练3.3模型推断基于自注意力机制的语言模型因为最近在看self-attention

Audior·2018-12-17 16:24

自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism）

自然语言处理中的自注意力机制（Self-attentionMechanism）近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结（可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html）。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出。在2

風起云扬·2018-12-16 20:46

Self-Attention Generative Adversarial Networks读书笔试

文章的主要贡献有以下三点：（1）提出了一个新的self-attention，解决了卷积层中中关注近邻信息的问题，并用可视化结果予以证明。（2）在判别器和生成器中同

RRZS·2018-11-28 10:08

使用gensim加载预训练的词向量

使用gensim加载预训练的词向量，并采用谷歌的self-attention方法计算不同词之间的相关性fromnltkimportword_tokenizes='ConcurrenttherapywithORENCIAandTNFantagonistsisnotrecommended'token

Mr番茄蛋·2018-10-11 21:59

SAGAN——Self-Attention Generative Adversarial Networks

原论文下载地址：Self-AttentionGenerativeAdversarialNetworks该文章作者为：HanZhangGitHub代码实现：pytorch实现摘要部分：本文提出了Self-AttentionGenerativeAdversarialNetworks，在注意力机制，远距离依赖（long-rangedependency）下来实现了图片生成任务。（1）传统的卷积GAN网络，

小耗子Deng·2018-09-17 22:46

self-attention----Attention is all you need论文解读

文章目录动机背景思考细节网络结构总结参考最早提出self-attention思想的就是google17年这篇著名的论文了。动机传统的rnn难于并行，而最近流行的attention往往会利用rnn。

bobobe·2018-09-11 17:12

读书笔记16：A structured self-attentive sentence embedding（ICLR 2017）

本文在其他文章中被提到过，被称作attentivepooling本文的摘要开门见山，不介绍背景，不介绍别人的工作，直接就说本文提出了一个新的获取可解释的sentenceembedding的方法，是通过self-attention

b224618·2018-09-06 08:14

Transformer

对Transformer里的self-attention(multi-head),positionalencoding这些concepts有一个基本的认识。缺点：具体细节仍需要进一步阅读其他资料。

Doooer·2018-06-30 09:19

《A Self-Attention Setentence Embedding》阅读笔记及实践

算法原理本文利用self-attention的方式去学习句子的embedding，表示为二维矩阵，而不是一个向量，矩阵中的每一行都表示句子中的不同部分。

Johnson0722·2018-06-11 12:06

Self-Attention Generative Adversarial Networks

Self-AttentionGenerativeAdversarialNetworksHanZhang(RutgersUniversity),IanGoodfellow(GoogleBrain),DimitrisMetaxas(RutgersUniversity),AugustusOdena(GoogleBrain)引言任务：图像生成/图像合成问题：传统方法在低分辨率特征图上生成空间局部点，而SA

qq_36356761·2018-06-10 19:15

非RNN的新型seq2seq任务网络模型(self-attention机制)

今天我要讲的是2017年的两篇seq2seq任务中最新的两个科研成果，分别参考了2017年Google团队在NIPS上的论文《AttentionIsAllYouNeed》和2017年Facebook团队在ICML上的论文《ConvolutionalSequencetoSequenceLearning》。目前业界主流方法在解决seq2seq任务的时候往往采取的是encoder-decoder架构，由

guoyuhaoaaa·2018-05-02 14:55

干货 | NLP中的self-attention【自-注意力】机制

在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的《Attentionisallyouneed》论文受到了大家广泛关注，自注意力（self-attention）机制开始成为神经网络attentio

机器学习算法与Python学习·2018-04-12 00:00

自然语言处理中的自注意力机制（Self-Attention Mechanism）

作者丨罗凌学校丨大连理工大学信息检索研究室研究方向丨深度学习，文本分类，实体识别近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结[1]。随着注意力机制的深入研究，各式各样的Attention被研究者们提出。在2017年6月Google机器翻译团队在arXiv上放出的AttentionisAllYouNeed[2]论文

Paper_weekly·2018-03-28 00:00

自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism）

自然语言处理中的自注意力机制（Self-attentionMechanism）近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结（可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html）。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出。在2

robert_ai·2018-03-24 11:00

一种通过self-attention机制生成多维度aspect的句向量模型

根据self-attention机制生成针对一个句子的多维度表征向量。

guoyuhaoaaa·2017-12-03 15:39

[NLP论文阅读] A STRUCTURED SELF-ATTENTIVE SENTENCE EMBEDDING

论文原文：ASTRUCTUREDSELF-ATTENTIVESENTENCEEMBEDDING引言这篇文章提出了使用self-attention技术来生成可解释句子向量的模型。

左脚能拉小提琴·2017-10-25 17:43

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推荐系统遇上深度学习(三十一)--使用自注意力机制进行物品推荐

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