global attention mechanism | BriefGPT

关键词global attention mechanism

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差分编码改进图表示学习
我们提出了一种差分编码方法来解决信息丢失的问题，并通过与原始聚合的局部或全局表示相结合，生成更新的节点嵌入。通过集成差分编码，改进了生成的节点嵌入的表征能力，并在七个基准数据集上对差分编码方法进行了实证评估，结果表明这是一种改进了信息传递和
PDF3 days ago
语义公平聚类：一种简单、快速且有效的视觉 Transformer 策略
基于语义平等聚类（SEC）的全球注意力机制和视觉变换器（ViT）提出了一种速度快且平衡的聚类方法 SecViT，证明其在图像分类、目标检测、实例分割和语义分割等方面的有效性。
PDFa month ago
ICML图转换器中的过度全局化问题：精简即效果提升
我们在这篇论文中挑战了图变换器的全局化特性是否总是有益的观点，揭示了图变换器中的全局化问题，提出了一种新颖的双层全局图变换器与协作训练模型，以解决这一问题，并通过大量实验证明了我们提出的 CoBFormer 的有效性。
PDF2 months ago
ICCV无几何先验的视图合成：Transformer 技术
本文研究了利用卷积神经网络需要显式的 3D 偏置模型来模拟立体几何变换，而相比之下，使用基于变换器的模型可以在不需要手动设计 3D 偏置的情况下，通过全局注意机制和概率形式隐式地学习源视图和目标视图之间的长距离 3D 对应关系来生成全新视图
PDF3 years ago
带有全局注意力的 Permutohedral-GCN 图卷积网络
本文提出了一种具有全局注意机制的图卷积网络，能够选择性地关注和汇聚图中的任何节点，同时使用基于 Permutohedral 网络的近似高斯过滤技术实现全局汇聚方案，从而实现对节点分类性能的优化。
PDF4 years ago