Double Attention(이중 주의)란 무엇입니까?
Double Attention 이중 주의 - Then, we put forward a multipath fusion Mask R-CNN with double attention (DAMF Mask R-CNN) to implement the simultaneous segmentation of tooth surface and gear pitting. [1] In this paper, a novel hierarchical neural network with double attention is proposed for learning the correlation of point features in adjacent frames and refining scene flow from coarse to fine layer by layer. [2] The model exploits a double attention-based graph neural network to collect information about the mutual influences among different agents and to integrate it with data about agents' possible future objectives. [3] In this paper, we propose a Double Attention-based Deformable Convolutional Network called DADCN for recommendation. [4] This paper uses pre-training language model to realize the double attention of word level and word level for short text, and fills the sub block with semantic information to optimize the exposure bias problem. [5] Finally, we decided to look with double attention to the meaning of the expression of time dilation, concluding once again that space does not heal and that the principle to be retained is the constancy of space covered by ”light” in the equivalent times of all reference frames. [6] In the deep learning model of aspect-level sentiment classification, this paper combines internal attention with external attention, and constructs an aspect-level sentiment classification model based on double attention, which consider the internal structure of the text as well as the external attention concerns of people. [7]그런 다음, 톱니 표면과 기어 피팅의 동시 분할을 구현하기 위해 이중 주의가 있는 다중 경로 퓨전 마스크 R-CNN(DAMF Mask R-CNN)을 제안합니다. [1] 이 논문에서는 인접 프레임의 점 특징의 상관 관계를 학습하고 거친 장면에서 미세한 레이어로 장면 흐름을 개선하기 위해 이중 주의를 가진 새로운 계층적 신경망을 제안합니다. [2] 이 모델은 이중 주의 기반 그래프 신경망을 활용하여 서로 다른 에이전트 간의 상호 영향에 대한 정보를 수집하고 에이전트의 가능한 미래 목표에 대한 데이터와 통합합니다. [3] 본 논문에서는 추천을 위해 DADCN이라는 Double Attention 기반 Deformable Convolutional Network를 제안한다. [4] 본 논문에서는 사전 학습 언어 모델을 사용하여 짧은 텍스트에 대해 단어 수준과 단어 수준의 이중 주의를 구현하고 노출 편향 문제를 최적화하기 위해 서브 블록을 의미 정보로 채웁니다. [5] 마지막으로 우리는 시간 팽창의 표현의 의미를 두 번 주의 깊게 살펴보고 공간은 치유되지 않으며 유지되어야 하는 원리는 모든 것과 동등한 시간에 "빛"으로 덮인 공간의 불변성이라는 결론을 다시 한 번 결론짓기로 결정했습니다. 참조 프레임. [6] 측면 수준 감정 분류의 딥 러닝 모델에서 본 논문은 내부 관심과 외부 관심을 결합하고 텍스트의 내부 구조와 외부 관심 관심을 고려한 이중 관심 기반 측면 수준 감정 분류 모델을 구성합니다. 사람들의. [7]
double attention mechanism
The main improvement work in this paper is as follows: In this paper, a double attention mechanism is added in the forward transmission of the parallel sub-network, with the aim of assigning weights to the propagated information without changing the number of channels, assigning the information with high weights as useful information and reducing the interference caused by irrelevant information. [1] In the proposed CNN, we introduce a double attention mechanism that concurrently guides the CNN using shape-driven attention and channel re-calibration. [2] In this paper, we propose SA-ESF, which leverages the symmetrical Bi-LSTM neural network with the double attention mechanism to calculate the correlation between mentions and entities in two aspects: (1) entity embeddings and mention context features; (2) mention embeddings and entity description features; furthermore, the context features, structural features, and entity ID feature are integrated to represent entity embeddings jointly. [3]본 논문의 주요 개선 작업은 다음과 같다. 본 논문에서는 채널 수를 변경하지 않고 전파된 정보에 가중치를 할당하는 것을 목표로 병렬 서브 네트워크의 순방향 전송에 이중 주의 메커니즘을 추가한다. 가중치가 높은 정보를 유용한 정보로 활용하고 관련 없는 정보로 인한 간섭을 줄입니다. [1] 제안된 CNN에서는 shape-driven Attention과 Channel re-calibration을 사용하여 CNN을 동시에 안내하는 Double Attention 메커니즘을 소개합니다. [2] 이 논문에서 우리는 두 가지 측면에서 멘션과 엔터티 간의 상관 관계를 계산하기 위해 이중 주의 메커니즘이 있는 대칭 Bi-LSTM 신경망을 활용하는 SA-ESF를 제안합니다. (1) 엔터티 임베딩 및 멘션 컨텍스트 기능; (2) 임베딩 및 엔티티 설명 기능을 언급합니다. 또한 컨텍스트 기능, 구조적 기능 및 엔터티 ID 기능이 통합되어 엔터티 임베딩을 공동으로 나타냅니다. [3]
double attention module
The proposed CSANet applies a double attention module employing both channel and spatial attentions. [1] Our work adopts Multiple Encoder Block to replace RNNs, and propose a Double Attention Module which includes Objective Attention and Spatial Attention to acquire more important regions or objects. [2]제안하는 CSANet은 채널 주의와 공간 주의를 모두 사용하는 이중 주의 모듈을 적용합니다. [1] 우리의 작업은 RNN을 대체하기 위해 다중 인코더 블록을 채택하고 더 중요한 영역이나 객체를 획득하기 위해 객관적 주의 및 공간 주의를 포함하는 이중 주의 모듈을 제안합니다. [2]
double attention model
In order to solve the problem of poor accuracy in small target recognition, a target detection algorithm guided by double attention model is proposed. [1] Furthermore, we propose a double attention model. [2]작은 표적 인식에서 정확도가 떨어지는 문제를 해결하기 위해 이중 주의 모델에 의해 유도되는 표적 탐지 알고리즘이 제안된다. [1] 또한 이중 주의 모델을 제안합니다. [2]