基于自注意力和门控机制的答案选择模型.pptx
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基于自注意力和门控机制的答案选择模型.pptx
添加副标题目录PART01PART02模型原理实现方式优点与局限应用场景PART03模型原理实现方式优点与局限应用场景PART04模型原理实现方式优点与局限应用场景PART05训练方法优化策略超参数调整实验结果分析PART06评估指标与其他模型比较性能分析适用场景分析感谢您的观看
一种基于注意力机制和门控机制的图文检索方法和系统.pdf
本发明公开了一种基于注意力机制和门控机制的图文检索方法和系统,属于跨模态检索领域。本发明通过注意力机制快速筛选出有价值的信息,以获取更加精确的特征表达,在此基础上,为了使模态之间的对应关系更加显著,通过将两种模态的数据互相作为监督信息,并引入门控机制对另一模态特征进行进一步的调整,以尽可能多地过滤掉不必要的信息,保留语义丰富的部分,最终获得具有足够通用语义和准确注意力的图像特征,从而有效地提高跨模态检索模型的性能。
基于自注意力机制的深度知识追踪模型研究.docx
基于自注意力机制的深度知识追踪模型研究基于自注意力机制的深度知识追踪模型研究摘要:深度学习技术的快速发展在多个领域都取得了巨大的成功。知识追踪是其中一个重要的应用领域,它可以用于从大规模的数据中提取并跟踪实体之间的关系。近年来,自注意力机制作为一种新颖的注意力机制,已经在自然语言处理和计算机视觉等领域中取得了显著的效果。本文将重点研究基于自注意力机制的深度知识追踪模型,通过对实体关系进行建模,实现对实体关系的跟踪与预测。关键词:深度学习;自注意力机制;知识追踪;实体关系1.引言知识追踪是计算机科学领域中一
基于卷积神经网络和自注意力机制的文本分类模型.docx
基于卷积神经网络和自注意力机制的文本分类模型引言在文本分类任务中,如何快速准确地将文本分配到不同的类别是研究人员一直致力于解决的问题。本文将阐述一个基于卷积神经网络和自注意力机制的文本分类模型。该模型在文本特征建模时,结合使用了卷积神经网络和自注意力机制,以提高模型的准确性和鲁棒性。文本分类模型将文本数据转换为机器可读的形式是文本分类模型的第一步,常用的方法是将每个文本映射到一个词向量空间中。本模型使用预训练的词向量作为输入特征,从而避免了从头开始训练的过程。为了构建更好的文本特征表示,我们采用文本卷积神
一种基于自注意力机制的深度知识追踪模型.pdf
本发明涉及机器学习,深度学习及数据挖掘等技术领域,具体是一种基于自注意力机制的深度知识追踪模型。针对目前基于循环神经网络的知识追踪方法中普遍存在的可解释性差和长期依赖问题,提供了一种基于自注意力机制的模型,在一定程度提高可解释性且没有长期依赖问题。且利用了学习过程中的时间信息,以时间信息代替位置编码,结合遗忘曲线理论,模拟学习过程中的遗忘行为,同时,使用以知识点信息为主,以题目信息为辅,两者结合的建模方法,以保留题目的差异信息且避免了题目数量过多带来的参数爆炸,造成模型难以训练的问题。