通过上一篇文章［人工智能之循环神经网络（RNN）］ 介绍，我们知道，RNN是一类功能强大的人工神经网络算法，RNN一个重要的优点在于，其能够在输入和输出序列之间的映射过程中利用上下文相关信息。但是RNN存在着梯度消失或梯度爆炸等问题。因此，为了解决上述问题，长短时记忆神经网络（LSTM）诞生了。
2018-06-29 14:44
注意力机制越发频繁的出现在文献中，因此对注意力机制的学习、掌握与应用显得十分重要。本文便对注意力机制做了较为全面的综述。
2019-02-17 09:18
简而言之，深度学习中的注意力机制可以被广义地定义为一个描述重要性的权重向量：通过这个权重向量为了预测或者推断一个元素，比如图像中的某个像素或句子中的某个单词，我们使用注意力向量定量地估计出目标元素与其他元素之间具有多么强烈的相关性，并由
2019-03-12 09:49
同时我们还将完整的GAN结构和我们网络的部分相对比：A表示只有自动编码器，没有注意力地图；A+D表示没有注意力自动编码器，也没有注意力判别器；A+AD表示没有注意力自动
2018-08-11 09:22
自注意力网络(SANs)在许多自然语言处理任务中取得显著的成功，其中包括机器翻译、自然语言推理以及语义角色标注任务。
2020-08-31 10:45
视觉注意力机制的各种模块是个好东西，即插即用，可以添加到主流的对象检测、实例分割等模型的backbone与neck中，实现轻松涨点，本文使用OID数据集的2000多张数据，基于YOLOv5s
2023-06-02 14:52
似性平移不变性相对注意和图消息传递神经网络总结和展望自注意力研究热点迁移学习优化和加大模型其他自注意力研究正在进行未来展望下节预告阅读更多
2019-07-19 14:40
摘要本文提出一种基于注意力机制的用户异构行为序列的建模框架，并将其应用到推荐场景中。
2018-01-25 17:59
此外，通过对特征向量的 L2 正则化处理来选择重要性特征，我们的视觉问答框架进一步采用硬注意力机制进行增强。我们将最初的版本成为硬注意力网络 HAN (Hard Attention Network
2018-10-04 09:23
然而，在基于梯度的学习框架（如深度学习）中存在一个关键的缺点：因为选择要处理的信息的过程是离散化的，因此也就是不可微分的，所以梯度不能反向传播到选择机制中来支持基于梯度的优化。目前研究人员正在努力来解决视觉注意力、文本注意力，乃至更广泛的机器学习领域内的这一缺点，
2018-08-10 08:44
