神經(jīng)網(wǎng)絡擁有很強的預測能力,但它們往往無法知道自己的預測何時可能出錯。與此密切相關的是out-of-distribution檢測任務,在這個任務中,模型必須確定輸入是否超出了...
神經(jīng)網(wǎng)絡擁有很強的預測能力,但它們往往無法知道自己的預測何時可能出錯。與此密切相關的是out-of-distribution檢測任務,在這個任務中,模型必須確定輸入是否超出了...
作者:Petar Velickovic, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Yoshua Bengio 來源: ICLR 2018 鏈接...
介紹 我們使用一些傳統(tǒng)的監(jiān)督學習方法做分類的時候,往往是訓練樣本規(guī)模越大,分類的效果就越好。但是在現(xiàn)實生活的很多場景中,標記樣本的獲取是比較困難的,這需要領域內的專家來進行人...
這篇文章與Self-Attention with Relative Position Representations和Convolutional Self-Attention...
Introduction 作者認為好的word representation模型應該同時兼顧兩個問題:一是詞語用法在語義和語法上的復雜特點;二是隨著語言環(huán)境的改變,這些用法也...
這篇文章雖然寫的是Image Recognition,但是它提出殘差網(wǎng)絡的思想在其他任務中也有很多應用,具有廣泛的借鑒意義。 背景 隨著網(wǎng)絡結構的加深,帶來了兩個問題:一是v...
這篇文章作者是word2vec的作者,主要做的工作是paragraph vector,就是把paragraph變成一個固定長度的向量。其中大量的思路借鑒與CBOW和Skip-...
Peter Shaw, Jakob Uszkoreit, and Ashish Vaswani. 2018. Self-Attention with Relative Pos...
文章認為普通的attention存在以下兩個問題: 對整個序列使用加權和來計算注意力信息,會使相鄰token的注意力被削弱。舉個栗子:Amy eat a banana, an...
文章的motivation是將soft attention和hard attention結合起來,使其保留二者的優(yōu)點,同時丟棄二者的缺點。具體地說,hard attentio...
文章主要介紹了兩種Multi-dimensional Self-Attention機制和Directional Self-Attention機制。在此基礎上設計了Direct...
Attention 表示個輸入信息,給定任務相關的查詢向量時,注意力函數(shù)為:其中為score function,表示在查詢向量的注意力大小。 在絕大多數(shù)場景中,。 下表總結了...
詞表示是自然語言處理的基礎,一個好的詞向量在很大程度上決定了后續(xù)任務的上限。本文是我最近學習該部分內容的筆記,主要參照的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡的詞和文檔語義向量表示方法研究一文,穿插...
Logistic Regression可能是絕大多數(shù)人入門分類所學到的第一個模型,我也不例外。Logistic Regression的函數(shù)空間由用下面模型來定義:下圖是一個L...
從第一篇博文發(fā)出來之后,將近兩個月沒有寫博客了,這段時間我主要利用假期擼了一篇論文。這不昨天剛投到aaai2019,今天就更博了。我擼的那篇文章是關于attention機制的...