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神经网络】向往的GAT(注意力模型

优点:完全不依赖于的结构,对于inductive任务无压力 缺点:(1)丢掉了结构的这个特征,无异于自废武功,效果可能会很差(2)运算面临着高昂的成本 Mask graph attention 注意力机制的运算只在邻居顶点上进行 ,也就是说1的蓝色顶点只计算和橙色顶点的注意力系数。 有了相关系数,离注意力系数就差归一化了!其实就是用个softmax ? 要注意这里作者用了个 ? ,至于原因嘛,估计是试出来的,毕竟深度玄学。 上面的步骤可以参考2进行理解 ? 2 第一步运算示意图 2.2 加权求和(aggregate) 完成第一步,已经成功一大半了。第二步很简单,根据计算好的注意力系数,把特征加权求和(aggregate)一下。 ? ? 一定程度上而言,GAT会更强,因为 顶点特征之间的相关性被更好地融入到模型中。 3.2 为什么GAT适用于有向

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神经网络13-注意力模型GAT网络详解

方法:学习滤波器主要基于的拉普拉斯特征,的拉普拉斯取决于结构本身,因此在特定结构上学习到的谱模型无法直接应用到不同结构的图中。 这样做的好处是不需要高成本的矩阵运算,也不用事先知道结构信息。通过这种方式,GAT可以解决谱方法存在的问题,同时也能应用于归纳学习和直推学习问题。 GAT模型结构 假设一个有 ? 注意力机制以共享的方式应用于图中的所有边,因此它不依赖于对全局结构的预先访问,也不依赖于对所有节点(特征)的预先访问(这是许多先前技术的限制)。 不必要无向。如果边 ? 实验设置 直推学习 两层GAT模型,第一层多头注意力 ? ,输出特征维度 ? (共64个特征),激活函数为指数线性单元(ELU); 第二层单头注意力,计算 ? 个特征( ? 为分类数),接softmax激活函数; 为了处理小的训练集,模型中大量采用正则化方法,具体为L2正则化; dropout; 归纳学习: 三层GAT模型,前两层多头注意力 ? ,输出特征维度 ?

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    深度学习入门教程(七)——残差多层注意力模型

    而是一个并行的模型,即残差连接的作用是将网络串行改成了并行。本质上起到与多通道卷积一致的效果。 3.残差结构在神经网络中的应用 如果将图卷积或是注意力卷积层,当作一个普通的卷积层。 则也可以搭建出带有残差结构的神经网络。在这种神经网络中残差结构同样有效,可以使神经网络模型的层数达到很深。而它的性能更由于对图卷积或是注意力卷积层进行简单堆叠的神经网络模型。 这部分内容请参考教程三——全连接神经网络与图卷积 本节代码所实现的多层GAT网络模型主要结构分为两部分,隐藏层和输出层: 隐藏层:根据设置的层数进行多层注意力网络的叠加。 输出层:在隐藏层之后,再叠加一个单层注意力网络,输出的特征维度与类别数相同。 具体细节如下: 损失函数:torch.nn.CrossEntropyLoss() 优化器:torch.optim.Adam 学习率:lr=0.005 将前面准备好的对象g和节点特征features传入模型

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    深度学习入门教程(六)——注意力机制与注意力

    摘要: 深度学习还没学完,怎么深度学习又来了?别怕,这里有份系统教程,可以将0基础的你直接送到深度学习。还会定期更新哦。 本教程是一个系列免费教程,争取每月更新2到4篇。 本篇文章主要介绍注意力机制模型以及注意力机制在神经网络领域的应用——注意力模型(GAT)。 1.4 注意力机制模型的原理 注意力机制模型是指完全使用注意力机制搭建起来的模型注意力机制除了可以辅助其他神经网络以外,本身也具有拟合能力。 3.1 以谱域方式理解注意力网络(GAT) 注意力网络(Graph Attention Network,GAT)在GCN的基础上添加了一个隐藏的自注意力(self-attention)层。 想了解注意力卷积神经网络的更多内容,请参考具体论文(arXiv: 1710.10903,2017)。

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    序列模型3.7-3.8注意力模型

    3.7 注意力模型直观理解 Attention model intuition 长序列问题 The problem of long sequences 对于给定的长序列的法语句子,在下图中的网络中,绿色的编码器读取整个句子 而对于长句子,注意力模型 会和人类翻译一样,每次翻译句子中的一部分,从而提高句子翻译长句子的能力。 ? 注意力模型 Attention model intuition “Bahdanau D, Cho K, Bengio Y. 与普通的 RNN 不同的是,注意力模型不会看每一个输入的单词,而是对输入的每个单词选择一定的 注意力权重 用于 表示这个单词对于正在翻译的单词具有多大的影响 下图中的 分别表示前三个单词对第一个词语的翻译具有的影响力 ---- 3.8 注意力模型细节 Attention model 特征提取模型 使用的双向循环神经网络,这样其对于 前向传播 和 后向传播 分别有激活值 $\overrightarrow{a^{ 对于一个时间步

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    注意力网络(GAT) TensorFlow实现

    论文 注意力网络来自 Graph Attention Networks,ICLR 2018.   https://arxiv.org/abs/1710.10903 GAT层 输入 ? 表示对这N个节点的 F’ 个输出,输出位N个节点的每个节点的F’个feature 注意力机制 ? ? tf.nn.leaky_relu(weights.values), dense_shape=weights.dense_shape) # 注意力互相关系数 attention = tf.sparse.softmax(weights_act) # 输出注意力机制 inputs = tf.reshape(inputs, shape

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    深度学习: 注意力模型 (Attention Model)

    Introduction 注意力模型,Attention Model 。 是根据人对画面 关注度权重 的 分布不均,而设计的一种新的深度学习模型注意力焦点 由下图可看出,人们会把注意力更多投入到人的脸部,文本的标题以及文章首句等位置: ? 运用 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛运用于 图像处理、语音识别 和 自然语言处理 等领域。 ---- [1] 深度学习中的注意力机制 [2] 基于递归注意力模型的卷积神经网络:让精细化物体分类成为现实

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    神经网络入门(三)GAT注意力网络

    往期文章 神经网络入门(一)GCN图卷积网络 神经网络入门(二)GRN循环网络 注意机制已成功用于许多基于序列的任务,例如机器翻译,机器阅读等等。 注意力网络也可以看作是图卷积网络家族中的一种方法。 GAT网络由堆叠简单的注意力层(graph attention layer)来实现,对节点对 [wrxf54iu9a.svg] ,注意力系数计算方式为: [n2c9mmlurz.png] 其中, 模型细节如下图所示: [9k3no7yd7p.jpeg] 这一模型结构具有如下特点: 节点-邻居对的计算是可并行化的,因此运算效率很高(和GCN同级别); 可以处理不同程度的节点,并为其邻居分配相应的权重 [o8khnfor0o.jpeg] 在归纳节点分类问题中,GaAN可以优于GAT以及其他具有不同聚合器的GNN模型。 关于本模型的细节,原文没有过多介绍,有待补充。

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    注意力模型深度综述:注意力类型和网络架构都有什么

    通过让模型仅动态地关注有助于有效执行手头任务的部分输入,注意力模型引入了这种相关性概念。 1 显示了使用注意力模型对 Yelp 评论进行情感分类的例子 [Yang et al., 2016]。 在这个例子中,注意力模型知道了在五个句子中,第一句和第三句更相关。 ? 1:用注意力建模对 Yelp 评论进行分类的例子。 如图 4(a) 所示,Bahdanau 等人可视化了注意力权重,这些权重清楚地展示了法语和英语句子的自动对齐,尽管这两种语言中动词和名词的位置不同。 ? 4:注意力权重的可视化例子。 4(b) 显示,注意力权重有助于识别用户的兴趣。用户 1 似乎偏好「卡通」视频,而用户 2 偏好关于「动物」的视频。 最后,Xu 等人提供了相关图像区域(即具有高注意力权重的区域)的大量可视化列表,这些区域对图像字幕任务( 4(c))中生成的文本具有重大的影响。

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    神经网络实战-注意力网络Tensorflow 2.0实现

    在GAT中指出了GCN的另外两个缺点: 无法为不同的Neighbor节点指定不同的权重,也就说GCN对于同阶邻域上的不同邻居分配的权重是完全相同的,这限制了GCN模型对于空间信息相关系的捕捉能力; GCN 聚合临近节点特征的方式与(Graph)的结构密切相关,这限制了训练所得模型在其它(Graph)结构上的泛化能力; 2. 引入注意力(Attention)机制 Graph Attention Network(GAT)将注意力(Attention)机制对邻居节点特征进行加权求和,不同的邻居节点有不同的权重;不同临近节点特征的权重完全取决于节点的特征 ,独立于(Graph)结构,从而也能获得更好的泛化能力。 完整的注意力机制公式如下: 效果如下图所示: 这里的Attention论文作者称之为Mask Graph Attention,这是因为Attention机制同事考虑了Graph的结构,注意力机制只在邻居节点上进行

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    概率模型

    从名字上可以看出,这是一种或是一类模型,同时运用了概率和这两种数学工具来建立的模型。那么,很自然的有下一个问题 1. 为什么要引入概率模型? 对于一般的统计推断问题,概率模型能够很好的解决,那么引入概率模型又能带来什么好处呢? LDPC码的译码算法中的置信传播算法的提出早于因子,这在一定程度上说明概率模型不是一个从不能解决问题到解决问题的突破,而是采用概率模型能够更好的解决问题。 《模式识别和机器学习》这本书在模型的开篇就阐明了在概率模型中运用这一工具带来的一些好的性质,包括 1. ---- 三类各有特点,适用于不同的场合,且这三类是可以相互转换的。转换方式此处不做描述。 ---- 4.举例 HMM,隐马尔可夫模型,是一种有向模型

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    【NLP】Attention Model(注意力模型)学习总结

    Attention Model   以上介绍的Encoder-Decoder模型是没有体现出“注意力模型”的,所以可以把它看作是注意力不集中的分心模型。为什么说它注意力不集中呢? 3 Ci的形成过程   这里还有一个问题:生成目标句子某个单词,比如“汤姆”的时候,你怎么知道AM模型所需要的输入句子单词注意力分配概率分布值呢? 为了便于说明,我们假设对1的非AM模型的Encoder-Decoder框架进行细化,Encoder采用RNN模型,Decoder也采用RNN模型,这是比较常见的一种模型配置,则1的转换为下图: ? 4 RNN作为具体模型的Encoder-Decoder框架   注意力分配概率分布值的通用计算过程: ? 5显示的是当输出单词为“汤姆”时刻对应的输入句子单词的对齐概率。绝大多数AM模型都是采取上述的计算框架来计算注意力分配概率分布信息,区别只是在F的定义上可能有所不同。

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    如何使用注意力模型生成图像描述?

    本教程中用到了基于注意力模型,它使我们很直观地看到当文字生成时模型会关注哪些部分。 ? 将处理好的图片输入神经网络,然后提取最后一层中获得的向量作为图像特征保存成字典格式(图名 --> 特征向量); 选择卷积层的目的是为了更好地利用注意力机制,并且输出层的数据大小是8x8x2048; 为了提高模型质量的瓶颈 ,不要在预训练的时候添加注意力机制; 在网络中训练完成以后,将缓存的字典文件输出为 pickle 文件并且保存到本地磁盘。 ; 在每一步存储注意力层的权重的权重。 已经可以训练一个基于注意力机制的图片描述模型,而且你也可以尝试对不同的图像数据集进行实验。

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    专栏 | 深入理解注意力机制

    美中不足的是 GCN 结合邻近节点特征的方式和的结构依依相关,这局限了训练所得模型在其他结构上的泛化能力。 由于 c_ij 和的机构相关,使得在一张图上学习到的 GCN 模型比较难直接应用到另一张图上。 注意力模型 GAT 用注意力机制替代了图卷积中固定的标准化操作。以下图和公式定义了如何对第 l 层节点特征做更新得到第 l+1 层节点特征: ? 1:注意力网络示意图和更新公式。 以下图片中我们选取了 Cora 的一个子并且在图上画出了 GAT 模型最后一层的注意力权重。我们根据图上节点的标签对节点进行了着色,根据注意力权重的大小对边进行了着色(可参考图右侧的色条)。 ? 2:Cora 数据集上学习到的注意力权重。 乍看之下模型似乎学到了不同的注意力权重。为了对注意力机制有一个全局观念,我们衡量了注意力分布的熵。

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    GSA:全局自注意力网络,打造更强的注意力模型

    id=KiFeuZu24k 本文提出一个新的全局自注意力模块:GSA,该模块足够高效,可以用作backbone组件。其由两个并行层组成:内容注意力层和位置注意力层,表现SOTA! 性能优于SAN(CVPR 2020)等注意力网络 1、简介 由于自注意力的二次计算和存储复杂性,这些工作要么仅将注意力应用于深层网络后期的低分辨率特征,要么将每层的注意力感受野限制在较小的局部区域 在ImageNet数据集上,提出的GSA网络也优于现有的各种基于注意力的网络。 使用深度CNN模型提取语义特征,然后由Transformer对特征之间的高层交互进行建模。 2.2、Bacbone Visual Attention 由于Non-Local Block高昂的开销使得无法广泛替换卷积层,导致最终的模型仍然有大部分卷积模块。

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    概率模型详解

    B站讲解 概率模型 考虑三个随机变量a,b,c,其联合概率分布为: P(a,b,c)=P(a)P(b\mid a)P(c\mid a,b) 将上述三个随机变量抽象成有向图中的3个结点 对于每个条件概率 概率模型(Probabilistic Graphical Model)就是一类用来表达随机变量之间关系的概率模型: 用一个结点表示一个或一组随机变量 结点之间的边表示变量间的概率关系 根据边的性质不同 ,概率模型大致可以分为两类: 使用有向无环图表示随机变量间的依赖关系,称为贝叶斯网络,适用于随机变量间存在显示的因果关系 使用无向图表示随机变量间的相关关系,称为马尔可夫网络,适用于随机变量间有关系, 在使用概率模型时,条件独立起着重要的作用,它简化了模型的结构,降低了模型训练和推断的计算量 贝叶斯网络 贝叶斯网络结构\mathcal{G}是一个有向无环,其中每个结点对应于一个随机变量。 推断 在模型中,推断(Inference)是指在观测到部分变量\mathbb{E}=\{e_1,e_2,...

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    前沿|概率模型

    From 洪亮劼老师 ---- 在过去10年里,特别是在深度学习(Deep Learning)红得发紫之前,概率模型(Probabilistic Graphical Model)曾经是当仁不让的建模工具以及解决很多实际问题的 那么,在深度学习的强力冲击下,概率模型的研究发展未来又是怎么样的呢?那很容易想到的就是和深度学习结合起来。 de Recherches Mathématiques联合举办的Deep Learning and Reinforcement Learning暑期学校上,机器学习权威Max Welling(这一在概率模型时代有很多突出贡献的学者 0B6NHiPcsmak1NHJHdzEySzNNQ0U/view)(第二部分,https://drive.google.com/file/d/0B6NHiPcsmak1RmZ3bmtFWUd5bjA/view)的讲座,介绍了深度学习和概率模型的结合工作 这个讲座适合对概率模型有兴趣的朋友泛读。

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    产品设计中的注意力预算模型

    什么是注意力预算 软件交互业界最爱挂在嘴边的理论就是“用户是小白”,几乎所有的考虑计算都是围绕这个假设来优化的,比如直接可以填的注册表单占据首页的最大篇幅,比如页面上大且唯一的“Call To Action 我最近脑洞了一个预算模型来作为修正。所谓预算模型,就是说,假设用户本身是有足够的智力的,只是分配给特定产品交互的精力是有一定预算的,一旦超过,就会放弃。 注意力预算的消耗和增长 依赖于预算的因素是什么? 如果注意力预算是货币的话,这类用户就是大土豪,任何功能的理解都能拿下。 为不同注意力预算构建的场景 注意力预算的分布和正常的财富分布并无二致,符合二八甚至一九定律,也就是说,土豪的数量是稀少的。 把更进阶更小众的功能以这样的方式来呈现,高预算用户可以在寻找中找到他们,而低预算用户则更少被分散注意力,不用思考自己要的是不是这个功能。预算的实际情况的验证,就是可用性研究。

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    05.序列模型 W3.序列模型注意力机制

    基础模型 2. 选择最可能的句子 3. 集束搜索(Beam Search) 4. 改进集束搜索 5. 集束搜索的误差分析 6. Bleu 得分 7. 注意力模型直观理解 8. 注意力模型 9. 触发字检测(Trigger Word Detection) 作业 参考: 吴恩达视频课 深度学习笔记 序列模型注意力机制(Sequence models & Attention mechanism 条件语言模型 和之前的 语言模型 一个主要的区别: 语言模型 随机地生成句子 条件语言模型,你要找到最有可能的英语句子,但是句子组合数量过于巨大,需要一种合适的搜索算法,集束搜索(Beam Search 注意力模型直观理解 ? ? 注意力权重, a<t,t> 告诉你,当你尝试生成第 t 个英文词,它应该花多少注意力在第 t 个法语词上面。 当生成一个特定的英文词时,这允许它在每个时间步去看周围词距内的法语词要花多少注意力。 8. 注意力模型 注意力模型如何让一个神经网络只注意到一部分的输入句子。当它在生成句子的时候,更像人类翻译 ?

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