2. 程式人生 > >ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs（閱讀理解）

ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs（閱讀理解）

阿新 • • 發佈：2019-01-12
在卷積前進行attention，通過attention矩陣計算出相應句對的attentionfeature map，然後連同原來的featuremap一起輸入到卷積層。主要的原來是將輸入擴充套件成雙通道，新增的新通道就是通過Attention Matrix計算出來的attention feature map

相關推薦

ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs（閱讀理解）

在卷積前進行attention，通過attention矩陣計算出相應句對的attentionfeature map，然後連同原來的featuremap一起輸入到卷積層。主要的原來是將輸入擴充套件成雙通道，新增的新通道就是通過Attention Matrix計算出來的attention feature map

Multiway attention networks for modeling sentence pairs(未完待續）

應用場景： 釋義識別、自然語言推理、問答問題 整體的framework可以分成兩類： The first framework is to model sentence pairs by encodin

10 Tips for Writing Better Code （閱讀理解）

存在 int 範圍 ide ready 有一個 不清晰 and app 出發點 http://www.tuicool.com/articles/A7VrE33 閱讀中文版本《編寫質優代碼的十個技巧》，對於我編碼十年的經驗，也有相同感受， 太多的坑趟過，太多的經歷走過，

MACNN-Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition

《Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition》是微軟亞洲研究院17年出的一篇細粒度影象識別論文，它的姊妹篇是《Look Closer to

論文筆記《The application of two-level attention models in deep convolutional neural network for FGVC》

這篇文章是2015年的，作者使用提出了兩級注意力的方法，來進行細粒度分類。 以鳥類分類為例。作者在object-level和part-level兩個級別分別對鳥進行分類，將得到的分數相加綜合後得到最後的分類結果。 上圖是鳥分類在object-level的一個流程圖，先用select

『 論文閱讀』Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling

來自於論文：《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling》 基於attention的encoder-decoder網

《Kalchbrenner N, Grefenstette E, Blunsom P. A convolutional neural network for modelling sentences》

概率分布 通過 AD 最小 當前 最大化 gradient function thml Kalchbrenner’s Paper Kal的這篇文章引用次數較高，他提出了一種名為DCNN(Dynamic Convolutional Neural Network)的網絡模型，在

<Convolutional Neural Network for Paraphrase Identification>

進行 種類 AR 分析 興趣 其中 向量 ras 2014年 Yin的這篇論文提出了一種叫Bi-CNN-MI的架構，其中Bi-CNN表示兩個使用Siamese框架的CNN模型；MI表示多粒度的交互特征。Bi-CNN-MI包含三個部分： 句子分析模型 (CNN-SM)

MSCNN論文解讀-A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection

 多尺度深度卷積神經網路進行快速目標檢測： 兩階段目標檢測器，與faster-rcnn相似，分為an object proposal network and an accurate detection network. 文章主要解決的是目標大小不一致的問題，尤其是對小目標的檢測，通過多

A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences

引言 Nal Kalchbrenner等人在2014年arXiv上的paper，原文地址：arXiv:1404.2188v1 [cs.CL] 8 Apr 2014。 自然語言處理的基礎問題在於句子的語義表示，其他特定的任務如分類等都是在語義表示的基礎上進行高層次的處理，所以如何對句子

模型加速--LCNN: Lookup-based Convolutional Neural Network

本文使用查表法加速CNN網路訓練和計算，可以在嵌入式裝置終端進行CNN網路訓練 本文對每個網路層構建一個 字典 Dictionary，每個 weight filter 可以由這個字典中的某些向量線性組合得到 Fast Convolution using a

[深度學習] 影象反捲積的深度積神經網路 Deep Convolutional Neural Network for Image Deconvolution

《影象反捲積的深度積神經網路》 《Deep Convolutional Neural Network for Image Deconvolution》 Li Xu, Jimmy SJ. Ren, Ce Liu, Jiaya Jia NIPS 2014 pdf 摘要

Deep Alignment Network: A convolutional neural network for robust face alignment

論文分析 論文提出了一種類似級聯的神經網路結構。這一點上很遺憾，我在一個月之前也想到了這種模式。因為對於實時 Landmark 的跟蹤，其實可以利用上一幀的預測結果來預測下一幀 Landmark 的位置。但現代大部分的 CNN 結構沒辦法辦到。在與朋友的討論中

Multiway Attention Networks for Modeling Sentence Pairs

Multiway Attention Networks for Modeling Sentence Pairs 模型架構： 總體思想： 將query資訊通過不同形式的attention加入到answer中，對answer進行query感知的建模，從而進行預測 1.資

Effective Use ofWord Order for Text Categorization with Convolutional Neural Networks（閱讀理解）

一篇公開在2014年的文章，從現在的角度來看這篇文章的話，我們發現作者提出的方法很難算是主流方法，但在當時也有一定的啟發意義。這裡我們就簡單介紹一下這篇文章。本文提出了將CNN直接應用於高維度的文字資料上，為我們提供了兩者CNN網路Seq-CNNAs a running to

課程四(Convolutional Neural Networks)，第三 周（Object detection） —— 0.Learning Goals

member 數據 定位 finding dataset pre intersect sta nal Learning Goals: Understand the challenges of Object Localization, Object Detection a

課程四(Convolutional Neural Networks)，第三 周（Object detection） —— 1.Practice questions：Detection algorithms

car mage 分享圖片 nbsp blog obj 分享 圖片 pos 【解釋】 tree的兩個bounding boxes 都要保留，因為交並比小於0.5；car 0.73保留；pedestrain 0.98保留；motor

論文筆記-DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction

contain feature 比較 san date res 離散 edi post 針對交叉（高階）特征學習提出的DeepFM是一個end-to-end模型，不需要像wide&deep那樣在wide端人工構造特征。 網絡結構： sparse feature

《Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences》

cnn min 自定義 分析 map atom 優勢 code 解決 模型結構與原理 1. 基於CNN的句子建模 這篇論文主要針對的是句子匹配(Sentence Matching)的問題，但是基礎問題仍然是句子建模。首先，文中提出了一種基於CNN的句子建模網絡，如下圖：

A NEW HYPERSPECTRAL BAND SELECTION APPROACH BASED ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK文章筆記

方法 可能 lec pan 結果 ica repr 貢獻 tps A NEW HYPERSPECTRAL BAND SELECTION APPROACH BASED ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 文章地址：https://ieeexplor