Публикации по теме 'attention-mechanism'
Трансформеры — внимание — это все, что вам нужно
В этой статье описывается, как преобразователи помогают упорядочивать данные, чтобы уловить суть последовательности с помощью идеи скалярного произведения без использования единиц обработки времени, таких как RNN / LSTM.
Что касается обработки текста, Transfomers модифицирует вложения слов таким образом, что каждое значение вложений слов отражает контекст предложения. Это делается путем вычисления сходства между словами с использованием скалярного произведения в данном предложении и..
Исследование силы механизмов внимания в глубоком обучении
В развивающемся мире глубокого обучения механизмы внимания стали захватывающим методом, позволяющим нейронным сетям преуспевать в различных задачах, концентрируясь на наиболее важных аспектах входных данных. Эта статья углубляется в тонкости механизмов внимания, проливая свет на их типы, реальное применение, недостатки и стратегии устранения их ограничений.
Сущность механизмов внимания:
Представьте себе нейронную сеть, способную направить свое внимание на наиболее важные аспекты..
Зоопарк механизма внимания
Внимание — это способность сосредоточиться на том, что важно. В отличие от памяти : речь идет не о сохранении как можно большего, а об отбрасывании того, что не нужно. 🕵️
В ML мы говорим, что алгоритм « использует механизм внимания », когда он явно учится:
Увеличивайте релевантные входные функции (и уменьшайте вес нерелевантных) Связать части ввода внутри себя (или с выводом)
Неявного внимания недостаточно!
Но подождите ✋ , а разве не все модели на основе ИНС уже..
Запись медицинских изображений с использованием рекуррентных нейронных сетей кодировщика-декодера на основе внимания
Обучение компьютеров описанию рентгеновского снимка с использованием глубокого обучения и обработки естественного языка.
Что такое подписи к изображениям?
Подпись к изображению — это процесс создания текстового описания изображения. Он использует как обработку естественного языка , так и компьютерное зрение для создания подписей. И для изображения может быть несколько описаний, если оно правильно описывает изображение, лучшим описанием будет то, что охватывает большую часть..
Модель внимания для новостей Рекомендация: проблема холодного запуска
Решение проблемы холодного запуска с помощью механизма внимания
Хотя SVD представляет собой удовлетворительное решение для системы рекомендаций, оно менее эффективно, когда новые элементы не накопили достаточно данных. Рекомендации по новостям еще более сложны, так как они создают три дополнительных проблемы:
Новостные статьи очень чувствительны ко времени Пользователи чувствительны к темам и имеют разные интересы Язык новостей очень сжат и состоит из большого количества новых..
Внимание в области обработки естественного языка
Внимание - это механизм, в котором мы сосредотачиваемся на частях данных в зависимости от их важности для нас. Например, нам следует уделять больше внимания сентиментальным словам, когда мы проводим классификацию сантиментов. Механизм внимания помогает нам в двух направлениях; Во-первых, это часто приводит к повышению производительности, во-вторых, решение о классификации может быть более понятным и визуализированным, поэтому у нас есть более объяснимая модель, которая представляет..
Могу я привлечь ваше внимание?
Механизм внимания и его многочисленные варианты, исследованные в разделе "Визуальный ответ на вопрос"
Ванильные архитектуры для визуального ответа на вопрос (VQA) представляют вопрос в один вектор встраивания вопроса, представляют все содержимое изображения в один вектор встраивания изображения, объединяют два и затем передают это в многослойный персептрон для получения распределения по всем вариантам ответов. Это достаточно хорошо работает по широкому кругу вопросов по стандартным..
