Understanding Attention for Vision-and-Language Tasks
Attention mechanism has been used as an important component across Vision-and-Language(VL) tasks in order to bridge the semantic gap between visual and textual features. While attention has been widely used in VL tasks, it has not been examined the capability of different attention alignment calculation in bridging the semantic gap between visual and textual clues. In this research, we conduct a c
作って理解する Transformer / Attention - Qiita
こんにちは。ミクシィ AI ロボット事業部でしゃべるロボットを作っているインコです。 この記事は ミクシィグループ Advent Calendar 2018 の5日目の記事です。 この記事の目的 この記事では2018年現在 DeepLearning における自然言語処理のデファクトスタンダードとなりつつある Transformer を作ることで、 Attention ベースのネットワークを理解することを目的とします。 機械翻訳などの Transformer, 自然言語理解の BERT やその他多くの現在 SoTA となっている自然言語処理のモデルは Attention ベースのモデルです。 Attention を理解することが今後の自然言語処理 x Deep Learning の必須になってくるのではないでしょうか。 この記事にかかれているコード (Github) 歴史 - RNN から
An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks
An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks Xizhou Zhu1,2†∗ Dazhi Cheng2†∗ Zheng Zhang2∗ Stephen Lin2 Jifeng Dai2 1 University of Science and Technology of China 2 Microsoft Research Asia ezra0408@mail.ustc.edu.cn {v-dachen,zhez,stevelin,jifdai}@microsoft.com Abstract Attention mechanisms have become a popular compo- nent in deep neural networks, yet there has been little e
展望2006：アテンション・エコノミーの本格化 - CNET Japan
2005年の流行語大賞にもなったブログの浸透により、情報の発信量は幾何級数的に増えているが、情報を消費する人のアテンション（注目）は限られている。 その結果、情報のビットあたりの価値が希釈化されてデフレが起き、アンチスパムや検索エンジンのようなノイズフィルタが力を持つ時代になってきた。 ところが、Googleなどの検索エンジンはフィルタという「引き算」機能よりもむしろアテンションナビゲータという足し算機能について期待されるようになってきた。フィルタとは本来、ユーザーが望まない情報を自動的に捨てて快適なネットライフを送るようにするための技術だが、人々がフィルタへの依存度を高めるようになると、むしろユーザーのアテンションそのものを誘導するための隠れた権力として作用するようになる。実際、Googleのビジネス的な成功はこの「足し算」機能の魅力によってもたらされている。それがアテンション・エコノミ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
