一、Attention與其他模型 1、LSTM、RNN的缺點:輸入的Memory長度不能太長,否則參數會很多。 采用attention可以輸入長Memory,參數不會變多。 2、Sequence to Sequence Learning : 輸入和輸出的句子長度可以不一樣,常用來做句子翻譯 ...
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 推薦指數:
一、Attention與其他模型 1、LSTM、RNN的缺點:輸入的Memory長度不能太長,否則參數會很多。 采用attention可以輸入長Memory,參數不會變多。 2、Sequence to Sequence Learning : 輸入和輸出的句子長度可以不一樣,常用來做句子翻譯 ...
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 ...
這篇論文試圖將GAT應用於KG任務中,但是問題是知識圖譜中實體與實體之間關系並不相同,因此結構信息不再是簡單的節點與節點之間的相鄰關系。這里進行了一些小的trick進行改進,即在將實體特征拼接在一 ...
/Li_Weakly_Supervised_Object_Detection_With_Segmentati ...
研究內容:弱監督時域動作定位 結果:Thumos14 mAP0.5 = 27.0 ActivityNet1.3 mAP0.5 = 34.5 從結果可以看出弱監 ...
這篇論文主要是提出了Global attention 和 Local attention 這個論文有一個譯文,不過我沒細看 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 中英文對照翻譯 - 一譯的文章 - 知 ...
基於Attention的知識圖譜關系預測 論文地址 Abstract 關於知識庫完成的研究(也稱為關系預測)的任務越來越受關注。多項最新研究表明,基於卷積神經網絡(CNN)的模型會生成更豐富,更具表達力的特征嵌入,因此在關系預測上也能很好地發揮作用。但是這些知識圖譜的嵌入獨立地處理三元組 ...