一、Attention与其他模型 1、LSTM、RNN的缺点:输入的Memory长度不能太长,否则参数会很多。 采用attention可以输入长Memory,参数不会变多。 2、Sequence to Sequence Learning : 输入和输出的句子长度可以不一样,常用来做句子翻译 ...
Attention based Dropout Layer for Weakly Supervised Object Localization : : Paper:http: openaccess.thecvf.com content CVPR papers Choe Attention Based Dropout Layer for Weakly Supervised Object Locali ...
2019-12-24 21:23 0 1138 推荐指数:
一、Attention与其他模型 1、LSTM、RNN的缺点:输入的Memory长度不能太长,否则参数会很多。 采用attention可以输入长Memory,参数不会变多。 2、Sequence to Sequence Learning : 输入和输出的句子长度可以不一样,常用来做句子翻译 ...
Is object localization for free? –Weakly-supervised learning with convolutional neural networks. Maxime Oquab, Leon Bottou, Ivan Laptev, Josef ...
Supervised Object Localization. Zequn Jie, Yunchao Wei, X ...
这篇论文试图将GAT应用于KG任务中,但是问题是知识图谱中实体与实体之间关系并不相同,因此结构信息不再是简单的节点与节点之间的相邻关系。这里进行了一些小的trick进行改进,即在将实体特征拼接在一 ...
/Li_Weakly_Supervised_Object_Detection_With_Segmentati ...
研究内容:弱监督时域动作定位 结果:Thumos14 mAP0.5 = 27.0 ActivityNet1.3 mAP0.5 = 34.5 从结果可以看出弱监 ...
这篇论文主要是提出了Global attention 和 Local attention 这个论文有一个译文,不过我没细看 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 中英文对照翻译 - 一译的文章 - 知 ...
基于Attention的知识图谱关系预测 论文地址 Abstract 关于知识库完成的研究(也称为关系预测)的任务越来越受关注。多项最新研究表明,基于卷积神经网络(CNN)的模型会生成更丰富,更具表达力的特征嵌入,因此在关系预测上也能很好地发挥作用。但是这些知识图谱的嵌入独立地处理三元组 ...