Molecular Representation for Drug Discovery with the Graph Attention Mechanism”，介绍了一种基于注意力机制的图神经网络模型（Attentive...Attentive FP总体框架以及与同类的图神经网络模型比较 DGL具有许多用于化学信息学、药物与生物信息学任务的函数。...DGL开发人员提供了基于DGL实现的Attentive FP模型， 基于Attentive FP探索分子性质预测的线性模型。...基于Attentive FP的分子性质线性模型 环境准备 PyTorch：深度学习框架 DGL：基于PyTorch的库，支持深度学习以处理图形 RDKit：用于构建分子图并从字符串表示形式绘制结构式 MDTraj
迄今为止，具有外部记忆的神经网络局限于具有记忆相互作用的有损表示的单个记忆。记忆片段之间关系的丰富表现促进了高阶和分离的关系记忆。在本文中，我们建议将个体经验的...
该篇论文（AttentiveNAS）聚焦的是Two-stage NAS，比较出名的算法有 BigNAS，Once-for-all NAS (OFA)， SPOS...
当今，各种用户与媒体资源的交互(对照片的点赞、浏览的视频、下载的音乐)相比于显示反馈(评分)是比较容易取得的。但是，协同过滤(CF)系统忽略了这些交互。在多媒体...
HydraPlus-Net: Attentive Deep Features for Pedestrian Analysis ICCV2017 https://github.com/xh-liu...其中 Attentive Feature Net (AF-net) 包含三个 multidirectional attention (MDA) modules multi-directional attention...the examples visualized in Fig. 4(a) 这里我们使用 MDA 模块将各种层次的信息融合起来，使其更有表征能力 if fusing the multi-level attentive
论文名称：《NAIS: Neural Attentive Item Similarity Model for Recommendation》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1809.07053...本文将要介绍Neural Attentive Item Similarity Model(简称NASI)来解决ItemCF问题。该模型将注意力机制和神经网络相结合，提升了模型的预测准确性。...3、NASI代码实现 作者给出了Python2版本的代码：https://github.com/AaronHeee/Neural-Attentive-Item-Similarity-Model 这个代码在
使用Attentive FP构建模型后，可以可视化给定分子的原子权重，意味着每个原子对目标值的贡献量。...基于Attentive FP可视化训练模型原子权重 环境准备 PyTorch：深度学习框架 DGL：基于PyTorch的库，支持深度学习以处理图 RDKit：用于构建分子图并从字符串表示形式绘制结构式...使用Attentive FP构建模型后，可以可视化给定分子的原子权重，意味着每个原子对目标值的贡献量。.../dgl/tree/master/apps/life_sci 2. https://github.com/dmlc/dgl/blob/master/python/dgl/model_zoo/chem/attentive_fp.py
原文链接： Constituency Parsing with a Self-Attentive Encodergodweiyang.com ?...论文地址：Constituency Parsing with a Self-Attentive Encoder 代码地址：github 今天要介绍的这篇论文是成分句法分析领域目前的state-of-the-art...摘要 本篇论文将之前A Minimal Span-Based Neural Constituency Parser这篇论文中模型的编码器部分由LSTM替换为了Self-Attentive，来捕捉句子单词内容...Self-Attentive 模型结构如下图所示： ? 这一部分是不同位置单词互相联系的唯一方式，采用谷歌Attention Is All You Need中的Self-Attentive模型。
我们称之为attentive-recurrent network。 生成网络的第二部分是一个自动编码器（autoencoder），它以输入图像和注意力图作为输入。...使用Attentive GAN去除雨滴 ? 图2：Attentive GAN的架构。生成器由一个 attentive-recurrent网络和autoencoder组成。...Attentive GAN的loss可以表示为： ?...Attentive-Recurrent Network：视觉注意力模型被应用于定位目标区域的图像，以捕获区域的特征。 ?...图8：attentive-recurrent 网络生成的注意力图的可视化 ? 图9：我们的输出和Pix2Pix输出之间的比较。
根据这个题目Self-attentive Biaffine Dependency Parsing你可能会想到经典的biaffine parser（不了解的点这个链接）： https://arxiv.org
在此，作者提出了一种新的基于图形的神经网络结构——Attentive FP图来表示分子。...药物发现相关数据集概览 2.2 Attentive FP 模型架构 Attentive FP模型引入了一个注意机制以提取分子水平上的非局部效应。...Attentive FP模型架构概览 图2总结了Attentive FP网络的架构。首先，假设用RDkit软件提取了一个分子，其键合和原子的初值特征按照表1进行编码。...Attentive FP在qm9数据集的表现 四、特征可视化与可解释性 使用Attentive FP的模型在各种测试中取得了最好的性能。因此，可解释性问题值得探讨。...作者还将Attentive FP与GCN和MPNN在同一学习任务上进行了比较。如图7所示，Attentive FP的表现优于GCN和MPNN, RMSE更小，R²值更高。 ? 图7.
文字condition 视频 Attentive Semantic Video Generation using Captions Tensorflow implementation for the paper...Attentive Semantic Video Generation using Captions by Tanya Marwah*, Gaurav Mittal* and Vineeth N....Proposed network architecture for attentive semantic video generation with captions.
TabNet 同时使用 Attentive 和 Feature Transformers，能够模拟基于树的模型的决策过程。...Attentive 和 Feature Transformer 的关键构建块是所谓的 Feature Blocks，所以让我们先来探索一下。...Transformer Attentive Transformer (AT) 负责每一步的特征选择。...这个Feature Transformer的输出会被用作Attentive Transformer的输入，Attentive Transformer选择一个特征子集传递到下一步。...总结 本文介绍了 TabNet 的架构，以及它如何使用 Attentive 和 Feature Transformers 进行预测。
Neural News Recommendation with Attentive Multi-View Learning. Qiong et al....Co-Attentive Multi-Task Learning for Explainable Recommendation. Min et al....DeepAPF: Deep Attentive Probabilistic Factorization for Multi-site Video Recommendation.
Aggregation Attentive Module (Aggregation-Attn)，利用中心位置以及角点位置的特征进行预测框的优化。...Corner Attentive Module(Corner-Attn)，用于增强主干网络的目标边界特征。 ...Center Attentive Module Center-Attn模块包含两个简单的卷积层，将主干网络输出的特征图转化为中心点热图，热图可用于预测图片中所有目标的中心位置及其类别。...Aggregation Attentive Module Aggregation-Attn是一个轻量级模块，用于对预测框进行精调，输出更精准的预测框。...Corner Attentive Module in Training 为了提取富含信息的角点特征，论文在训练时加入了额外的Corner-Attn分支，将主干网络特征转化输出为四通道热图，分别对应目标的四个角点
Aggregation Attentive Module (Aggregation-Attn)，利用中心位置以及角点位置的特征进行预测框的优化。...Corner Attentive Module(Corner-Attn)，用于增强主干网络的目标边界特征。 ...Center Attentive Module *** Center-Attn模块包含两个简单的卷积层，将主干网络输出的特征图转化为中心点热图，热图可用于预测图片中所有目标的中心位置及其类别。...Aggregation Attentive Module *** Aggregation-Attn是一个轻量级模块，用于对预测框进行精调，输出更精准的预测框。...Corner Attentive Module in Training *** 为了提取富含信息的角点特征，论文在训练时加入了额外的Corner-Attn分支，将主干网络特征转化输出为四通道热图，分别对应目标的四个角点
The Attentive Reader(Hermann et al)....QANet, NarrativeQA ,BiDAF+self-attention+ELMO,SQuAD 2.0, The Standford Attentive Reader,BERT, HotPotQA...我们可以把目前的MRC系统分为以下4类： 完形填空类型（cloze） 多项选择（Multiple Choice） Span Prdiction Free-From answer The Standford Attentive...Reader 如下图所示，展示了Stanford Attentive Reader模型结构图 ?
id=T4-65DNlDij https://github.com/ifiaposto/Deep_Attentive_VI
. / 最终大项目要点 Motivation/History / 问答系统动机与历史 The SQuADdataset / SQuAD问答数据集 The Stanford Attentive Reader...并且我们正在使用它 3.6 Stanford Attentive Reader [Stanford Attentive Reader] 展示了一个最小的，非常成功的阅读理解和问题回答架构 后来被称为 the...Stanford Attentive Reader [Stanford Attentive Reader] 首先将问题用向量表示 对问题中的每个单词，查找其词嵌入 输入到双向 LSTM 中并将最终的...hidden state 拼接 [Stanford Attentive Reader] 再处理文章 查找每个单词的词嵌入并输入到双向 LSTM 中 <!...Reader++ [Stanford Attentive Reader++] 整个模型的所有参数都是端到端训练的，训练的目标是开始位置与结束为止的准确度，优化有两种方式 [Stanford Attentive
信息，同时发现高阶的关系信息： CKG Embedding Layer KGAT采用了TransR方法，对于三元组( h , r , t ) 的似然得分如下： 训练成对损失函数如下： Attentive...的方式来求得每一个邻居节点的重要性： 作者实验选择效果最好的聚合方式：Bi-Interaction（相加与点乘）相加得到最终表示： 多层传播： Prediction Layer 预测层将Attentive
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