论文研究了MMGL提出的三个研究问题： (1)如何在避免可扩展性问题的同时，向预先训练好LM中注入多个邻域信息，从而避免可扩展性问题？(2)如何将多模态邻域之间的图结构信息注入到LM中？...在研究问题2中，论文研究了如何将多模态邻域之间的图结构信息注入到LM中（例如，图1(b)中的部分层次结构和图像顺序）。...原则研究问题：论文介绍了MMGL需要回答的三个研究问题： (1)如何向预先训练好的LMs提供多个邻域信息，(2)如何将图结构信息注入到LM中，(3)如何有效地微调LMs=参数。...该框架给论文留下了三个设计空间： (1)论文如何向LM提供邻域信息？(2)如何将多模态邻域之间的图结构信息注入到LM中？(3)论文如何调整预先训练的LM，以有效地从邻域上下文参数学习？...用于图结构编码的参数（例如，LPE或GNN参数的映射器）在LM微调过程中以端到端方式进行训练。在第4.5节中，论文将探讨这些不同的位置编码如何将额外的邻域之间的图结构信息带到LM中并提高性能。
典型应用场景介绍 文章最后提出了四个开放性问题，包括如何处理堆叠多层GNN造成的平滑问题，如何处理动态变化的图结构，如何使用通用的方法处理非结构化的数据以及如何将其扩展到更大规模的网络上。...在图中，每个节点是由其特性和相关节点定义的。 虽然实验结果表明，GNN是建模结构化数据的强大架构，但原始GNN仍存在一些局限性。 首先，对于固定节点，原始GNN迭代更新节点的隐藏状态是低效的。...图类型的变体 有向图(Directed Graphs ) 图形的第一个变体是有向图。无向边可以看作是两个有向边，表明两个节点之间存在着关系。然而，有向边比无向边能带来更多的信息。...例如，在一个知识图中，边从head实体开始到tail实体结束，head实体是tail实体的父类，这表明我们应该区别对待父类和子类的信息传播过程。有向图的实例有ADGPM (M....目前已经有一些研究提出了解决这个问题的办法，我们正在密切关注这些新进展。 结论 在过去几年中，GNN已经成为图领域机器学习任务的强大而实用的工具。这一进展有赖于表现力，模型灵活性和训练算法的进步。
首先引入评价指标，即权重和输出结果各自的变化有多少： Total Variance Distance(TVD) 作为输出结果分布区别的指标，公式为： ? 其 ? 和 ?...是擦除最高权重对应位置 ? 的中间表示之后的结果分布。为了检验这个距离到底有多少，重新随机选择一个位置 ? ，用同样的流程擦除其中间表示,得到对应的JSD指标 ? ，此时我们可以使用 ? 进行比较。...作者设计了三种另外的排序方案,尝试是否可以从大到小依次将权重置零到翻转模型的决策时，需要的集合元素比用Attention权重排序的方案更少。...图11展示了各个数据集下构造出的权重分布和原始权重分布的最大JS距离，其中纵坐标表示的是其对应的数量比例，由于实验只选取了数据集中的一部分样例进行，故而柱状图的每一项求和不一定为1。...这是一组对比图，从a到d都是用随机种子生成出来的各个数据集上的baseline，e和f是Jain[5]的对抗权重实验数据，可以发现，SST数据集上生成权重与原始权重之间的JSD距离远超baseline。
本文将与您探讨注意力机制的可解释性问题。...这是最原始的Attention的形式,对其可解释性的实验测试也是在这一模型的基础上进行的。 二、可解释性的定义 关于可解释性有多种定义，大部分相关文章论证的差异往往就从这里开始，进而导出不同的结论。...作者设计了三种另外的排序方案,尝试是否可以从大到小依次将权重置零到翻转模型的决策时，需要的集合元素比用Attention权重排序的方案更少。...图11展示了各个数据集下构造出的权重分布和原始权重分布的最大JS距离，其中纵坐标表示的是其对应的数量比例，由于实验只选取了数据集中的一部分样例进行，故而柱状图的每一项求和不一定为1。...这是一组对比图，从a到d都是用随机种子生成出来的各个数据集上的baseline，e和f是Jain[5]的对抗权重实验数据，可以发现，SST数据集上生成权重与原始权重之间的JSD距离远超baseline。
自注意力模块将输入H投影到Q、K、V，然后计算自注意力： 其中A矩阵捕捉查询和键的相似性，简化为单头自注意力，假设dK=dV=d，省略偏置项。...对于无向图，deg-(vi)和deg+(vi)可以统一为deg(vi)。通过在输入中使用中心性编码，softmax注意力可以捕捉查询和关键中的节点重要性信号。...然而，这些方法只将边信息传播到相关节点，可能不是有效利用边信息表示整个图的方法。 本文提出了一种新的边缘编码方法，以更好地将边缘特征编码到注意力层中。...GT的原始实现使用了64个隐藏维度来减少参数。为了公平比较，我们还报告了将隐藏维度扩大到768的结果，即GT-Wide，总参数数为83.2M。...图 Transformer 中的位置编码（PE）。有几项工作引入了位置编码，以帮助基于Transformer的GNNs捕获节点位置信息。
模型方面改进 模型改进方面按照模块分成 6 个部分： - Token 模块，即如何将 Image 转 Token 以及 Token 如何传递给下一个模块 - 位置编码模块 - 注意力模块，这里一般都是自注意力模块...sigmoid 操作变成注意力权重和原始输入相乘。...同时注意力机制还有一个比较大的缺点：因为其全局注意力计算，当输入高分辨率图时候计算量非常巨大，这也是目前一大改进方向。...对于 RC 模块，分成两个分支，第一条分支首先将特征图输入到不同空洞率并行的卷积中，提取多尺度特征的同时也减少分辨率，输出特征图拼接+ GeLU 激活，然后输入到注意力模块中，第二条分支是纯粹的 Conv...- 将这个输出序列恢复成空间结构，其 shape 是 (H/4, W/4, C1)，此时特征图相比原始图片就下采样了 4x4 倍。
IEEE transactions on information theory, 56(9):4539–4551, 2010]中通过网络信息流引入到分布式存储系统模型中的有向无环图。...对于我们的问题，这个图模拟了信息是如何跨注意步骤流动的。对于给定的掩码集合{M1，…，MP}我们创建了一个多部图G(V = {V0, V1，…VP}其中，Vi、Vi+1之间的有向连接由掩模Mi确定。...如果一个注意稀疏化对应的信息流图从每个节点a∈v0到每个节点b∈Vp有一条有向路径，则我们说这个注意稀疏化是完全信息（Full Information ）。...我们将此过程称为ESA(枚举、移位、应用)，并在图3中对此进行了说明。 ? 图3 图3:重塑和ESA图像网格单元的枚举，显示如何将图像网格投影到直线上。(左)使用标准重塑的8×8图像的像素计数。...使用我们通过反演发现的z，我们可以将注意力层的地图投影回原始图像，从而获得有关YLG层如何工作的宝贵见解。 ? 图6 我们提出第二次反转，这次是靛蓝鸟（图6a）。
注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。 FlaubertModel 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会计入损失计算。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会计入损失计算。
使用 Git 工作时其中一个鲜为人知（和没有意识到）的方面就是，如何轻松地返回到你以前的位置 —— 也就是说，在仓库中如何很容易地去撤销那怕是重大的变更。...先看一下图 1。在这里我们有一个在 Git 中表示一系列提交的示意图。在 Git 中一个分支简单来说就是一个命名的、指向一个特定的提交的可移动指针。...你可能注意到了，在我们做了 reset 操作之后，原始的提交链仍然在那个位置。我们移动了指针，然后 reset 代码回到前一个提交，但它并没有删除任何提交。...换句话说就是，只要我们知道我们所指向的原始提交，我们能够通过简单的返回到分支的原始链的头部来“恢复”指针到前面的位置： git reset 当提交被替换之后，我们在 Git...操作之前一模一样的位置 —— 完全等效于撤销操作（图 6）。
然而，由于CLIP图像特征与简短而简略的语言描述相吻合，它仍然不确定这些LLM是否能真正“看到”原始图像内容。 图1：方法。...a) 显示作者的发现：使用原始CLIP视觉特征，VLMs 只能重构一个模糊的轮廓，没有很多视觉细节。通过调整视觉编码器可以改进重构结果。（b）中的重构图像由（b）中像素值与像素位置 Query 生成。...因此，将预训练分别用于重构任务的视觉编码器简单地插入到VLM中预训练的效果较小。此外，尚不清楚如何将重建任务整合到VLM的训练中，以及它是否会增强整个VLM对视觉细节的理解。...作者首先通过让视觉语言模型（VLMs）参与像素重置任务来考察它们理解图像细节的能力。这种任务要求模型在像素 Level 感知图像。为了适应这种任务，作者将像素重置视为视觉问答（VQA）任务。...图2：VLM进行游戏玩的示例。输入到VLM是堆叠的图像和游戏指令。第一行是Carracing的示例。第二行是SpaceInvaders的示例。堆叠帧的数量取决于作者使用的专家模型。
这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。...这一份信息图的详细介绍请查看：这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞。 Deeplearning.ai 课程开课以来，一直受到大家的关注，也有众多读者积极的参与到学习中。...GRU 有两个有两个门，即一个重置门（reset gate）和一个更新门（update gate）。...从直观上来说，重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合，更新门定义了前面记忆保存到当前时间步的量。如果我们将重置门设置为 1，更新门设置为 0，那么我们将再次获得标准 RNN 模型。...使用门控机制学习长期依赖关系的基本思想和 LSTM 一致，但还是有一些关键区别： GRU 有两个门（重置门与更新门），而 LSTM 有三个门（输入门、遗忘门和输出门）。
已经有大量的研究工作用于解决RNN中存在的训练问题并且提出了关于RNN的变体LSTM. 2.2 LSTM单元 LSTM的关键是细胞状态，表示细胞状态的这条线水平的穿过图的顶部。...而在GRU中，只有两个门：更新门和重置门。模型的结构如图所示： ? GRU的前向传播公式： ? GRU 有两个有两个门，即一个重置门（reset gate）和一个更新门（update gate）。...从直观上来说，重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合，更新门定义了前面记忆保存到当前时间步的量。如果我们将重置门设置为 1，更新门设置为 0，那么我们将再次获得标准 RNN 模型。...更新门将这两部分信息相加并投入到 Sigmoid 激活函数中，因此将激活结果压缩到 0 到 1 之间。以下是更新门在整个单元的位置与表示方法。 ?...3.2.2 重置门 本质上来说，重置门主要决定了到底有多少过去的信息需要遗忘，我们可以使用以下表达式计算： 该表达式与更新门的表达式是一样的，只不过线性变换的参数和用处不一样而已。
这对于一些下游任务有重要的作用，也已经有了一些成熟的解决方案。...这一个个特征向量如果按照其对应 patch 在图像上的位置排列，就是一张图像经过编码后的特征图，其长和宽分别等于原图在纵向和横向切分成了多少个 patch。...import torch import torch.nn.functional as F # 原始位置编码 pos_embed = torch.rand(1, 197, 64) # 原始图像尺寸下，长和宽方向的...对 Swin-Transformer 有了解的读者应该知道，在 Swin-Transformer 中，没有使用绝对位置编码，也即上文所说的那种与输入图像 patch 一一对应的位置编码；而是配合窗口注意力机制...这涉及到 Swin-Transformer 中的 shfit-window 注意力计算机制。
我们发现：上述方向可以统一到一个高效注意力学习问题中。本文也是首个尝试采用多注意力将三个维度组合构建统一头并最大化其性能的工作。...考虑到S的高纬度，我们对其进行解耦：首先采用形变卷积对注意力学习稀疏化，然后进行特征跨尺度集成： 其中，K为稀疏采样位置数。其他参数信息与形变卷积中的参数信息类似，故略过。...Generalizing to Existing Detectors 接下来，我们将验证如何将所提DynamicHead集成到现有检测器中以提升其性能。...为耦合该特性，我们首先在ROI-pooling添加实施尺度感知注意力与空间位置感知注意力，然后采用任务感知注意力替换原始的全连接层。具体实现方式可参见上图c。...上图对比了注意力学习的有效性，可以看到：尺度感知注意力模块倾向于将更高分辨率特征向更低分辨率特征调节(见Level5)，将更低分辨率特征向更高分辨率调节以平滑不同尺度特征(见Level1)见的尺度混淆。
这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。...这一份信息图的详细介绍请查看：这是一份优美的信息图，吴恩达点赞的 deeplearning.ai 课程总结 。...GRU 有两个有两个门，即一个重置门（reset gate）和一个更新门（update gate）。...从直观上来说，重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合，更新门定义了前面记忆保存到当前时间步的量。如果我们将重置门设置为 1，更新门设置为 0，那么我们将再次获得标准 RNN 模型。...使用门控机制学习长期依赖关系的基本思想和 LSTM 一致，但还是有一些关键区别： GRU 有两个门（重置门与更新门），而 LSTM 有三个门（输入门、遗忘门和输出门）。
以视觉理解为基础，它应当有能力进一步将自然语言指令映射到给定 UI 内对应的动作、执行高级推理并提供其交互的屏幕的详细信息。...其中，确定相关元素位置这一任务通常被称为 grounding，这里我们将其译为「定基」，取确定参考基准之意；而引述（referring）是指有能力利用屏幕中特定区域的图像信息。...具体来说，基于手机的原始纵横比，他们选择了两种网格配置：1x2 和 2x1。给定一张屏幕图像，选取最接近其原始纵横比的网格配置。...他们使用一个预训练的基于像素的 UI 检测模型对收集到的屏幕数据进行了细粒度的元素标注。 任务构建 下面将简单描述该团队是如何将 UI 屏幕和相应标注转换成可用于训练 MLLM 的格式。...图 5 和表 3 给出了在具体的基础和高级任务上的表现详情。 从这些图表可以看到，Ferret-UI 的表现颇具竞争力。
117.png 运行Replicator 这一节描述了在Kafka Connect集群内部如何将Replicator作为不同的connector来运行。...重置消费的Offsets 正如前面讨论过的，从一个正确的位置开始消费备份集群中的topic不能完全依赖于offset,因为在两个集群中同样的offset可能对应着不同的消息。...如果使用了Replicator的offset转换功能，消费者应用程序就可以自动确定从什么位置开始重新消费。 有些情况下，你可能需要手动重置offset。...如果在灾难事件前，DC-1的消费落后了很多，如果重置到离发生灾近的时间点，就意味着有很多消息没有被消费。为了解决这个问题，你需要监控消费者的lag情况，根据这个lag情况来确定重置的时间点。...有两种方法可以重置消费者的offsets: 在Java客户端应用程序中使用Kafka consumer API 在Java客户端应用程序外使用Kafka 命令行工具 如果你希望在消费者应用程序中手动重置这个
正所谓物极必反，在原始的 Transformer 架构设计中，这种结构虽然在一定程度上带来了性能上的提升，但却会引起两个老生常态的问题： 内存占用大 计算代价高 因此，有许多研究也在致力于做一些这方面的优化工作...，包括但不仅限于将注意力操作限制在： 让我们先简单的看下上图：其中图(a)是原始的注意力实现，其直接在全局范围内操作，导致高计算复杂性和大量内存占用；而对于图(b)-(d)，这些方法通过引入具有不同手工模式的稀疏注意力来减轻复杂性...，例如局部窗口、轴向条纹和扩张窗口等；而图(e)则是基于可变形注意力通过不规则网格来实现图像自适应稀疏性； 总的来说，作者认为以上这些方法大都是通过将 手工制作和 与内容无关 的稀疏性引入到注意力机制来试图缓解这个问题...然而，这些方法有两个共性问题： 要么使用手工制作的静态模式（无法自适应）； 要么在所有查询中共享键值对的采样子集（无法做到互不干扰）； 为此，作者探索了一种动态的、查询感知的稀疏注意力机制，其关键思想是在粗糙区域级别过滤掉大部分不相关的键值对...假设我们输入一张特征图，通过线性映射获得QKV；其次，我们通过领接矩阵构建有向图找到不同键值对对应的参与关系，可以理解为每个给定区域应该参与的区域；最后，有了区域到区域路由索引矩阵 ，我们便可以应用细粒度的
有一点想法，既然已经训练了那么多的三元组信息，按理说模型应该是会有学到外部知识的一些信息，也算是一种知识融合，是不是可以把这个模型经过三元组训练后用来做一做其他的NLU任务看看效果？...Knowledge Layer 这一层的输入是原始句子 ? ，输出是融入KG信息后的句子树 ?...； K-Inject 将查询到的三元组注入到句子 ? 中，将 ? 中的三元组插入到它们相应的位置，并生成一个句子树 t 。...word embedding 加上 position embedding Dynamic Context-Aware Affective Graph Attention 这个名字好拗口…动态上下文感知情感图注意力...———————————————————————————————————————————————————————————————————————————— 看完以后是不是发现大佬们向模型中整合知识的技巧五花八门
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