attention-based networks | BriefGPT

关键词attention-based networks

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Transformer 如何学习主题结构：迈向机制理解
本文研究 transformers 学习的机制和语义结构，揭示了 embedding 层和 self-attention 层如何编码语义结构，具体表现为同主题单词之间的嵌入内积和自注意力相对较高。
PDFa year ago
MMCharFormer: 一种基于字形融合的注意力框架，用于高精度字符图像去噪
通过 CharFormer 框架中的字符融合和注意机制，实现精确恢复字符图像而不改变其固有字形，用平行的目标任务获取附加信息并注入到图像去噪主干中，在全局局部特征交互方面利用注意力网络，提高了去噪性能。实验结果表明，CharFormer 在
PDF2 years ago
卷积神经网络或 Transformer 模型更像人类视觉？
比较了卷积神经网络和注意力网络的性能差异，使用新的指标展示了注意力网络的错误更贴近于人类，这些结果对于构建更人类化的视觉模型以及理解视觉对象识别在人类中的意义具有意义。
PDF3 years ago
ECCV通过姿势感知视频重组实现任意对象的跨身份运动转移
本文提出了一种基于注意力机制的网络来进行任意物体之间的动作传递，从源图像和驱动视频中提取外观信息并实现不同主体间的动作传递，通过交叉主体训练模型能更多角度、更真实的传递动作，实验表明该方法在各个领域内表现更好。
PDF4 years ago
跨模态食品检索：使用语义一致性和注意机制学习食品图片和配方的联合嵌入
本文提出了一种名为 Semantic-Consistent and Attention-based Networks (SCAN) 的方法，可解决在跨模式食品数据中存在的内在方差大和间方差小的问题以及获取区分性食谱表示的难点，其目的是学习图
PDF4 years ago