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多元时间序列的双注意力网络分类
利用双重关注 (dual attention) 的方法，我们在本研究中探索了一种新型网络 (DA-Net)，用于提取多元时间序列分类的局部和全局特征。DA-Net 由 Squeeze-Excitation Window Attention
PDF10 months ago
具有分区注意力的双路径 Transformer
本文介绍了一种新颖的双重注意机制，包括由卷积神经网络生成的局部注意和由 Vision Transformer 生成的长程注意，提出了一种新的多头分区关注机制（MHPA）来解决计算复杂性和内存占用的问题，并基于此提出了一个分层视觉骨干网络 D
PDFa year ago
ACL端到端口语对话问答：任务，数据集和模型
提出了一种新的口语会话问答任务（SCQA），旨在使系统能够模拟复杂的对话流程，以便处理音频记录中的对话式问题，并探索从不同模态提供更多线索，通过 DDNet 方法有效地摄取跨模态信息以实现语音和语言模态的细粒度表示，并通过双向关注机制鼓励更
PDF2 years ago
MM文本引导神经图像修复
本文提出一种名为 TDANet 的图像修复模型，其通过文本的描述信息和图像的辅助区域来确定修复区的语义内容，利用双模态注意机制提取出明确的语义信息并应用图像与文本匹配损失，其结果表明，在两个公开数据集上，TDANet 模型在定量和定性评测中
PDF4 years ago
DAGCN: 双重注意力图卷积网络
本研究提出了一种新的框架，双注意力图卷积网络，用于解决图分类任务中邻域汇聚和池化操作的问题，并通过实验比较证明了该模型优于其他基线模型和深度学习方法。
PDF5 years ago
一种双重注意力的分层循环神经网络在对话行为分类中的应用
提出了一种基于双重注意力层级循环神经网络的对话行为分类模型，利用话题建模作为辅助任务和双任务特定注意力机制来捕捉对话行为和话题之间的交互信息，从而大大提高了 DA 分类的效果。
PDF6 years ago