Attention Is All You Need 2018-04-17 10:35:25  Paper:http://papers.nips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need.pdf Code(PyTorch Version):https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch Video Tutorial: https://www.youtube.com/watch?

Doxygen是一种开源跨平台的,以类似JavaDoc风格描述的文档系统,可以从一套归档源文件开始,生成文档 下载Doxygen + Graphviz Doxygen可以生成动态文档 Graphviz可以生成视图连接将.c文件中所用到的函数.头文件生成一个树状结构并且设置之后可以生成相对应的函数的跳转,方便查询函数. 一.Doxygen的使用步骤 1.1Doxygen配置方法 1.1.1>Doxygen的主页面 首先修改Project name,选择扫描源代码的目录,Source code di

1 序言 为代码写注释一直是大多数程序员有些困扰的事情.当前程序员都能接受为了程序的可维护性.可读性编码的同时写注释的说法,但对哪些地方应该写注释,注释如何写,写多少等这些问题,很多程序员仍然没有答案.更头痛的是写文档,以及维护文档的问题,开发人员通常可以忍受编写或者改动代码时编写或者修改对应的注释,但之后需要修正相应的文档却比较困难.如果能从注释直接转化成文档,对开发人员无疑是一种福音.而doxygen就能把遵守某种格式的注释自动转化为对应的文档. Doxygen是基于GPL的开源项目,是一个

www.doxygen.org 的使用非常方便,下面分成2步介绍一下 1. 注释风格,需要在c/c++代码中按照下面的风格添加注释,基本上还是很顺手的 C++的注释风格 主要使用下面这种样式:即在注释块开始使用三个反斜杠‘/’ 文件注释 /** *@file 文件名 *@brief 概述 * *详细概述 * *@author 作者,包含email等 *@version 版本号(maj.min,主版本.分版本格式) *@date 日期 */ 命名空间的注释 ///@brief 简单概述 /// /

转自:https://www.cnblogs.com/chenyang920/p/5732643.html Doxygen是一种开源跨平台的,以类似JavaDoc风格描述的文档系统,可以从一套归档源文件开始,生成文档 下载Doxygen + Graphviz Doxygen可以生成动态文档 Graphviz可以生成视图连接将.c文件中所用到的函数.头文件生成一个树状结构并且设置之后可以生成相对应的函数的跳转,方便查询函数. 一.Doxygen的使用步骤 1.1Doxygen配置方法 1.1.1>

参考: 1.https://blog.csdn.net/liao20081228/article/details/77322584 2.https://blog.csdn.net/wang15061955806/article/details/50978195  (有详细格式)   版权声明:本文章转载自Jhuster的<Doxygen详细介绍>.未经作者允许,严禁用于商业出版,否则追究法律责任.网络转载请注明出处,这是对原创者的起码的尊重!!! 1 简介   为代码写注释一直是大多数程序员有

Attention For Fine-Grained Categorization Google ICLR 2015 本文说是将Ba et al. 的基于RNN 的attention model 拓展为受限更少,或者说是非受限的视觉场景.这个工作和前者很大程度上的不同在于,用一个更加有效的视觉网络,并且在attention RNN之外进行视觉网络的预训练. 前人的工作在学习 visual attention model 时已经解决了一些计算机视觉问题,并且表明加上不同的attention mec

Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind 模拟人类看东西的方式,我们并非将目光放在整张图像上,尽管有时候会从总体上对目标进行把握,但是也是将目光按照某种次序(例如,从上倒下,从左到右等等)在图像上进行扫描,然后从一个区域转移到另一个区域.这么一个一个的区域,就是定义的part,或者说是 glimpse.然后将这些区域的信息结合起来用于整体的判断和感受. 站在某个底层的角度,物体的显著性已经将这个物体研究的足够透彻.本文就是从这些东西

A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis 题目:A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis 作者:Laurent Itti, Christof Koch, and Ernst Niebur 领域:视觉显著性 类型:新问题,新方法 核心思想 从人类视觉心理学的角度入手来研究该问题,采用方法包含了两部分,一是提取显著

自然语言处理中的Attention Model:是什么及为什么 2017-07-13 张俊林 待字闺中 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词.AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效.听起来AM很高大上,其实它的基本思想是相当直观简洁的.本文作者可以对灯发誓:在你读完这篇啰里啰嗦的文章及其后续文章后,一定可以透彻了解AM到底是什么,以及轻易看懂任何有关论文看上去复杂的数学公

自然语言处理中的Attention Model:是什么及为什么 https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50550211 /* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词.AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效.听起来AM很高大上

这篇文章是图像显著性领域最具代表性的文章,是在1998年Itti等人提出来的,到目前为止引用的次数超过了5000,是多么可怕的数字,在它的基础上发展起来的有关图像显著性论文更是数不胜数,论文的提出主要是受到灵长类动物早期视觉系统的神经结构和行为所启发而产生了视觉注意系统.灵长类动物具有很强的实时处理复杂场景的能力,视觉信息进行深入的处理之前,对所收集到的感觉信息进行选择,这些选择可能减少场景理解的复杂性,这个选择过程在一个空间有限的视野区域即所谓的注意焦点(focus of attention,

Django项目中模板标签及模板的继承与引用 常见模板标签 {% static %} {% for x in range(x) %}{% endfor %} 循环的序号{% forloop %} 循环的序号反向排列,从1开始计算,从0开始计算在后面加上0{% forloop.revcounter0 %} {% if condition1 %}sentence1{% else condition2 %}sentence2{% endif %} 模板标签url反向解析 视图函数 def studen

/* 版权声明:能够随意转载.转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词. AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之中的一个.在非常多场景被证明有效.听起来AM非常高大上,事实上它的基本思想是相当直观简洁的.本文作者能够对灯发誓:在你读完这篇啰里啰嗦的文章及其兴许文章后,一定能够透彻了解AM究竟是什么,以及轻易看懂不论什么有关论文看上去

本文是对文献 <An Attentive Survey of Attention Models> 的总结,详细内容请参照原文. 引言 注意力模型现在已经成为神经网络中的一个重要概念,并已经应用到多个应用领域.本文给出了注意力机制的主要思想,并对现有的一些注意力模型进行了分类,以及介绍了注意力机制与不同的神经结构的融合方法,并且还展示了注意力是如何提高神经网络模型的可解释性的.最后,本文讨论了一些具体应用程序中注意力机制的应用与建模过程. Attention Model(AM)首次被 Bahda

基本信息 论文题目:GRAPH ATTENTION NETWORKS 时间:2018 期刊:ICLR 主要动机 探讨图谱(Graph)作为输入的情况下如何用深度学习完成分类.预测等问题:通过堆叠这种层(层中的顶点会注意邻居的特征),我们可以给邻居中的顶点指定不同的权重,不需要任何一种耗时的矩阵操作(比如求逆)或依赖图结构的先验知识. CNN 结构可以有效用于解决网格状的结构数据,例如图像分类等.但是现有的许多任务的数据并不能表示为网格状的结构,而是分布在不规则的区域,如社交网络.生物网络等.这样

目录 1. 动机详述 2. 相关工作 3. 转换器结构 3.1 注意力机制详解 3.1.1 放缩的点积注意力机制 3.1.2 多头注意力机制 3.2 全连接网络 3.3 编码位置信息 [这是一篇4000+引用的文章.博主虽然不做NLP,但还是很感兴趣.当然,博主对本文的理解和翻译非常生涩] 动机:注意力机制很重要,现在的SOTA的NLP模型将编码器和解码器通过注意力机制连接在一起. 贡献:在本文中,作者提出了转换器(transformer).该结构与循环和卷积网络无关,只与注意力机制有关.整体模

要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词.AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效.听起来AM很高大上,其实它的基本思想是相当直观简洁的. AM 引言: 引用网上通俗的解释,首先,请您睁开眼并确认自己处于意识清醒状态:第二步,请找到本文最近出现的一个“Attention Model”字眼(就是“字眼”前面的两个英文单词,…)并盯住看三秒钟.好,假设此刻时间停止,在这三秒钟你眼中

1.深度学习的seq2seq模型 从rnn结构说起 根据输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构,不同结构自然就有不同的引用场合.如下图, one to one 结构,仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出,此处并未体现序列的特征,例如图像分类场景.one to many 结构,给一个输入得到一系列输出,这种结构可用于生产图片描述的场景.many to one 结构,给一系列输入得到一个输出,这种结构可用于文本情感分析,对一些列的文本输入进行分类,看是消极还是积极情感.many to ma

转载说明来源:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50550211 author: 张俊林 原文写得非常好! 原文: 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词.AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效.听起来AM很高大上,其实它的基本思想是相当直观简洁的.本文作者可以对灯发誓:在你读完这篇啰里啰嗦的文章及其后续文章后,

搞科研的小伙伴总是会被期刊严苛的引用文献格式搞的很头疼.虽然常用的文献软件可以一键导出BibTex,但由于很多论文在投稿之前都会先发上Arxiv占坑,软件就很可能会把文献引出为来自Arxiv.我用的是Zotero,就有这个毛病. 因此,如果是IEEE的期刊,最好是直接去IEEE官网搜索并导出引用,否则可以使用谷歌学术.为了减少重复性的动作,我使用selenium来帮我完成这些操作.Selenium是Python的一个爬虫包,具体可以看:Python Selenium库的使用. 在此之前,需要安装