NAACL 2019论文独特视角|纠正归因谬误：注意力没有解释模型 / 开普饭

自从引入网络以来,深度学习中的注意力机制在机器翻译和社区中广受欢迎.然而,在计算机视觉中,卷积神经网络 (CNN) 仍然是常态,自注意力才刚刚开始慢慢渗透到研究的主体中,要么补充现有的架构,要么完全 ...

写在前面近段时间,基于Transformer的结构在CV领域展现出了很大的应用潜力,已经逐渐掩盖了CNN的光芒.Transformer的缺点也很明显:计算复杂度和输入的特征大小呈平方的关系.因此直接 ...

本篇文章把之前一个月学习的网络特征交叉的文章结合自己平时实践的经验梳理一遍,方便今后学习回顾. LR Poly2 FM FFM MLP WDL(DLRS16) DeepFM(IJCAI17) NFM( ...

新智元报道来源:arXiv 编辑:LRS [新智元导读]Transformer模型好是好,可惜太慢了!最近一位清华大神在arxiv上传了一篇论文,提出新模型Fastformer,线性时间复杂度,训练 ...

PaperWeekly 原创 · 作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP.神经网络大家知道 Layer Normalization 是 Transformer 模型的重要组成之一,它的用法有 ...

作者:哈工大SCIR 杨重阳 1.介绍传统的自然语言处理方法具有可解释性,这些自然语言处理方法包括基于规则的方法.决策树模型.隐马尔可夫模型.逻辑回归等,也被称为白盒技术.近年来,以语言嵌入作为特征 ...

NER是自然语言处理中相对比较基础的任务,但却是非常重要的任务.在NLP中,大部分的任务都需要NER的能力,例如,聊天机器人中,需要NER来提取实体完成对用户输入的理解:在信息提取任务中,需要提取相应 ...

Paper:2017年的Google机器翻译团队<Transformer:Attention Is All You Need>翻译并解读论文评价 2017年,Google机器翻译团队发表 ...

PyTorch实现各种注意力机制. 注意力(Attention)机制最早在计算机视觉中应用,后来又在 NLP 领域发扬光大,该机制将有限的注意力集中在重点信息上,从而节省资源,快速获得最有效的信息. ...

本文是 InfoQ"解读 2020"年终技术盘点系列文章之一. 在移动互联网时代,数据极大丰富,但同时也导致人们获取有效信息的效率降低,即信息过载.推荐系统能够主动地.个性化地推送 ...

来源:AI科技评论本文介绍了来自牛津.清华的多位学者关于MLP的多篇论文. 5月4日,谷歌团队在arXiv上提交了一篇论文<MLP-Mixer: An all-MLP Architecture ...

嘿,记得给"机器学习与推荐算法"添加星标文章作者:梦想做个翟老师出品平台:DataFunTalk 导读:Attention 机制已广泛运用于图像.NLP.强化学习等领域.比如最 ...

作者丨小马编辑丨极市平台极市导读本文提出了十字形状的自注意力机制,能够在水平和垂直两个方向上同时计算注意力权重.在没有额外数据预训练的情况,CSWin-B能达到85.4%的top-1准确率,用I ...

这是之前Asking the Right Questions一书的笔记,回复关键字"atrq"可以查看所有章节的笔记. 第6章我们学习了论证中的"invisible gl ...

NAACL 2019论文独特视角|纠正归因谬误：注意力没有解释模型