selective attention | BriefGPT

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一个基于传输映射先验的水下图像增强模型（参数 7K）
基于轻量级选择性注意力网络（LSNet）的高效深度学习模型在水下图像增强方面取得了出色性能，相较于其他基于注意力机制的模型，LSNet 在参数数量和计算资源上均显著减少，并获得了 97% 的峰值信噪比。
PDFa month ago
SPARO：用于视觉的稳健和组合式 Transformer 编码的选择性注意力
我们提出了 SPARO，一个将编码分为单独参与的槽位，从而改进了 CLIP 在下游识别、鲁棒性、检索和组合性基准上的性能，并在 DINO 的 ImageNet 中实现了改进。
PDF2 months ago
基于选择性注意力调控的持续学习
本文介绍了一种生物可行的选择性注意力驱动的调制方法，用于增强连续学习环境中的分类模型；通过使用辅助显著性预测特征作为调制信号来驱动和稳定学习非独立同分布分类任务序列，并证实该方法可以有效地提高当下最先进的连续学习方法的性能（在某些情况下高达
PDF3 months ago
选择性视觉表现提升具身人工智能的收敛性和泛化能力
基于选择性注意力的体感人工智能的参数高效的视觉刺激过滤方法在目标导航和目标位置变换等任务中展现出最先进的性能，并且在其他仿真环境中具有更好的泛化性和更快的收敛速度。
PDF8 months ago
利用有选择性注意力建模非加强学习的偏好
提出了一种人工智能代理学习无强化偏好的机制 extsc {Nore}，通过利用代理的世界模型来收集不同的经验，然后通过选择性注意和门控机制更新代理的偏好，证明了其在无外部信号和波动性下可以诱导探索性偏好的有效性。
PDF2 years ago
CVPR学习选择性互注意力和对比度用于 RGB-D 显著性检测
本文旨在解决如何有效地融合 RGB-D 信息来进行显著目标检测的关键问题。通过提出一个新的互惠关注模型来融合来自不同模态的注意力和上下文信息，实现高阶和三线性交叉信息互补，从而提高 RGB-D SOD 的模型性能。同时，通过添加选择性关注来
PDF4 years ago
自我解释智能体的神经进化
本文使用自我注意力瓶颈的人工智能智能体来研究看到事物的方法，该智能体通过选择性注意力获取只关注任务关键的视觉信息，解决了低参数化和在存在干扰时泛化能力不强的问题，可适用于视觉增强学习任务.
PDF4 years ago
AAAI跨关系跨包注意力的远程监督关系抽取
本论文提出了基于 Cross-relation Cross-bag 选择性注意力（C $ ^ 2 $ SA）的多实例学习，以实现对遥感监督关系提取器的噪音鲁棒训练。
PDF6 years ago
基于复制增强的序列到序列模型在任务型对话中表现良好
本篇论文采用潜在神经嵌入状态和学习选择性关注，以及复制上下文等技术，对话系统可以不依赖于显式的用户意图和信念状态而实现特定领域用户对话。它证明了简单的序列到序列神经网络结构与复制机制的有效性，并在每次对话回应生成方面比更复杂的记忆增强模型高
PDF7 years ago