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hard attention mechanism
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GQHAN：一种受 Grover 启发的量子硬注意力网络
提出了一种基于格罗弗启发的量子硬注意机制，利用灵活的预言机和自适应扩散算子来提高量子机器学习的性能和适用性，在 Fashion MNIST 二分类任务中展示了优于传统方法的准确性和学习能力。
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5 months ago
深度无模型强化学习中的感知学习
本文提出了一个用于强化学习（RL）的新型无模型代理人，从视觉关注和主动感知的概念中受到启发，将人类注意力机制应用于代理人，创建了一种硬式关注机制，结合了 RAM 模型和 PPO 算法，在两个 Atari 游戏中比较其性能，结果表明我们的模型
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a year ago
KDD
基于硬核及通道注意力网络的图像表征学习
本篇论文提出了两种新的图形卷积神经网络中的图形注意力算子，hGAO 和 cGAO，它们分别使用了硬注意力机制和沿通道执行的注意力操作，以提高计算性能和准确性，并在节点和图嵌入任务上取得了显著的改进。
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5 years ago
ACL
硬性单调注意力下的形态变化生成
提出了一种神经模型，可用于形态学词形变化生成，该模型采用硬注意机制，基于单词中的字符与其变形中字符之间通常发现的近单调对齐。在三个以前研究过的形态学词形变化生成数据集上评估了该模型，并展示了它相对于以前的神经和非神经方法在各种设置下提供的最
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8 years ago
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