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  • 这篇文章讨论了语义分割和编码器-解码器架构作为例子,阐明了其局限性,以及为什么自注意机制可以帮助缓解问题。 标准编解码结构的局限性 图1:标准编解码结构 解码器架构(图1)是许多计算机视觉任务中的...

    计算机视觉中的编解码结构的局限性以及提升方法。

     

     

    卷积神经网络(CNN)广泛应用于深度学习和计算机视觉算法中。虽然很多基于CNN的算法符合行业标准,可以嵌入到商业产品中,但是标准的CNN算法仍然有局限性,在很多方面还可以改进。这篇文章讨论了语义分割和编码器-解码器架构作为例子,阐明了其局限性,以及为什么自注意机制可以帮助缓解问题。

     

    标准编解码结构的局限性

     

    图1:标准编解码结构

    解码器架构(图1)是许多计算机视觉任务中的标准方法,特别是像素级预测任务,如语义分割、深度预测和一些与GAN相关的图像生成器。在编码器-解码器网络中,输入图像进行卷积、激活以及池化得到一个潜向量,然后恢复到与输入图像大小相同的输出图像。该架构是对称的,由精心设计的卷积块组成。由于其简单和准确,该体系结构被广泛使用。

     

    图2:卷积的计算

    但是,如果我们深入研究卷积的计算(图2),编码器-解码器架构的局限性就会浮出表面。例如,在3x3卷积中,卷积滤波器有9个像素,目标像素的值仅参照自身和周围的8个像素计算。这意味着卷积只能利用局部信息来计算目标像素,这可能会带来一些偏差,因为看不到全局信息。也有一些朴素的方法来缓解这个问题:使用更大的卷积滤波器或有更多卷积层的更深的网络。然而,计算开销越来越大,结果并没有得到显著的改善。

     

    理解方差和协方差

    方差和协方差都是统计学和机器学习中的重要概念。它们是为随机变量定义的。顾名思义,方差描述的是单个随机变量与其均值之间的偏差,而协方差描述的是两个随机变量之间的相似性。如果两个随机变量的分布相似,它们的协方差很大。否则,它们的协方差很小。如果我们将feature map中的每个像素作为一个随机变量,计算所有像素之间的配对协方差,我们可以根据每个预测像素在图像中与其他像素之间的相似性来增强或减弱每个预测像素的值。在训练和预测时使用相似的像素,忽略不相似的像素。这种机制叫做自注意力。

     

    方程 1: 两个随机变量X和Y的协方差

     

    CNN中的自注意力机制

     

    图3: CNN中的自注意力机制

    为了实现对每个像素级预测的全局参考,Wang等人在CNN中提出了自我注意机制(图3)。他们的方法是基于预测像素与其他像素之间的协方差,将每个像素视为随机变量。参与的目标像素只是所有像素值的加权和,其中的权值是每个像素与目标像素的相关。

     

    图4: 自注意机制的简明版本

    如果我们将原来的图3简化为图4,我们就可以很容易地理解协方差在机制中的作用。首先输入高度为H、宽度为w的特征图X,然后将X reshape为三个一维向量A、B和C,将A和B相乘得到大小为HWxHW的协方差矩阵。最后,我们用协方差矩阵和C相乘,得到D并对它reshape,得到输出特性图Y,并从输入X进行残差连接。这里D中的每一项都是输入X的加权和,权重是像素和彼此之间的协方差。

    利用自注意力机制,可以在模型训练和预测过程中实现全局参考。该模型具有良好的bias-variance权衡,因而更加合理。

     

    深度学习的一个可解释性方法

     

     

    SAGAN将自注意力机制嵌入GAN框架中。它可以通过全局参考而不是局部区域来生成图像。在图5中,每一行的左侧图像用颜色表示采样的查询点,其余五幅图像为每个查询点对应的关注区域。我们可以看到,对于天空和芦苇灌木这样的背景查询点,关注区域范围广泛,而对于熊眼和鸟腿这样的前景点,关注区域局部集中。

     

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    参考

    Non-local Neural Networks, Wang et al., CVPR 2018

    Self-Attention Generative Adversarial Networks, Zhang et al. ICML 2019

    Dual Attention Network for Scene Segmentation, Fu et al., CVPR 2019

    Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Covariance_matrix

    Zhihu, https://zhuanlan.zhihu.com/p/37609917

    英文原文:https://medium.com/ai-salon/understanding-deep-self-attention-mechanism-in-convolution-neural-networks-e8f9c01cb251

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  • 针对长 短期记忆网络(LSTM) 在行人轨迹预测问题中孤立考虑单个行人,且无法进行多种可能性预测的问题,提出基于注意力机制的行人轨迹预测生成模型(AttenGAN),来对行人交互模式进行建模和概率性地对多种合理可能...
  • 注意力机制总结

    千次阅读 多人点赞 2020-12-31 17:41:11
    注意力机制,其本质是一种通过网络自主学习出的一组权重系数,并以“动态加权”的方式来强调我们所感兴趣的区域同时抑制不相关背景区域的机制。在计算机视觉领域中,注意力机制可以大致分为两大类:强注意力和软注意...

    导读

    注意力机制,其本质是一种通过网络自主学习出的一组权重系数,并以“动态加权”的方式来强调我们所感兴趣的区域同时抑制不相关背景区域的机制。在计算机视觉领域中,注意力机制可以大致分为两大类:强注意力和软注意力。由于强注意力是一种随机的预测,其强调的是动态变化,虽然效果不错,但由于不可微的性质导致其应用很受限制。与之相反的是,软注意力是处处可微的,即能够通过基于梯度下降法的神经网络训练所获得,因此其应用相对来说也比较广泛。软注意力按照不同维度(如通道、空间、时间、类别等)出发,目前主流的注意力机制可以分为以下三种:通道注意力、空间注意力以及自注意力(Self-attention)。

    通道注意力

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    通道注意力旨在显示的建模出不同通道(特征图)之间的相关性,通过网络学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度,最后再为每个通道赋予不同的权重系数,从而来强化重要的特征抑制非重要的特征。这方面的代表作有SE-Net,通过特征重标定的方式来自适应地调整通道之间的特征响应。此外,还有比较出名的SK-Net,则是受Inception-block和SE-block共同启发,从多尺度特征表征的角度考虑,通过引入多个卷积核分支来学习出不同尺度下的特征图注意力,让网络能够更加侧重于重要的尺度特征。另外还有ECA-Net,利用1维的稀疏卷积操作来优化SE模块中涉及到的全连接层操作来大幅降低参数量并保持相当的性能。为了压缩参数量和提高计算效率,SE-Net采用的是“先降维-再升维”的策略,利用两个多层感知机来学习不同通道之间的相关性,即当前的每一个特征图都与其它特征图进行交互,是一种密集型的连接。ECA-Net则简化了这种连接方式,令当前通道只与它的k个领域通道进行信息交互。

    空间注意力

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    空间注意力旨在提升关键区域的特征表达,本质上是将原始图片中的空间信息通过空间转换模块,变换到另一个空间中并保留关键信息,为每个位置生成权重掩膜(mask)并加权输出,从而增强感兴趣的特定目标区域同时弱化不相关的背景区域。这方面比较出色的工作有CBAM,它是在原有通道注意力的基础上,衔接了一个空间注意力模块(SAM)。SAM是基于通道进行全局平均池化以及全局最大池化操作,产生两个代表不同信息的特征图,合并后再通过一个感受野较大的7×7卷积进行特征融合,最后再通过Sigmoid操作来生成权重图叠加回原始的输入特征图,从而使得目标区域得以增强。总的来说,对于空间注意力来说,由于将每个通道中的特征都做同等处理,忽略了通道间的信息交互;而通道注意力则是将一个通道内的信息直接进行全局处理,容易忽略空间内的信息交互。作者最终通过实验验证先通道后空间的方式比先空间后通道或者通道空间并行的方式效果更佳。此外,类似的改进模块还有A2-Net所提出的Double Attention模块以及受SE-Net启发而提出的变体注意力模块scSE等等。

    自注意力

    自注意力是注意力机制的一种变体,其目的是为了减少对外部信息的依赖,尽可能地利用特征内部固有的信息进行注意力的交互。早期出现于谷歌所提出的Transformer架构当中。后来,何凯明等人将其应用到CV领域当中并提出了Non-Local模块,通过Self-Attention机制对全局上下午进行建模,有效地捕获长距离的特征依赖。一般的自注意力流程都是通过将原始特征图映射为三个向量分支,即Query、Key和Value。首先,计算Q和K的相关性权重矩阵系数;其次,通过软操作对权重矩阵进行归一化;最后再将权重系数叠加到V上,以实现全局上下文信息的建模。自NL-block提出后,也有许多基于它的改进。比如DANet提出的双重注意力机制是将NL思想同时应用到空间域和通道域,分别将空间像素点以及通道特征作为查询语句进行上下文建模。另一方面,虽然NL中利用了1×1卷积操作来压缩特征图的维度,但这种基于全局像素点(pixel-to-pixel)对的建模方式其计算量无疑是巨大的。因此,有许多工作也致力于解决这个问题,如CCNet开发并利用两个十字交叉注意力模块来等效的替代基于全局像素点对的建模;非对称金字塔非局部块体(Asymmetric Pyramid Non-local Block, APNB)以点对区域建模的方式来降低运算复杂度;GC-Net也结合了SE机制并提出使用简化的空间注意模块,取代原来的空间下采样过程。除此之外我们也可以从区域对区域建模的角度对其进行更进一步地优化。除了从空间、通道维度进行优化外,我们还可以从时间、类别角度进行改进,这方面的工作分别有IAU-Net和OCR-Net。
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    注意力机制盘点

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    《Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention》

    受机器翻译中的Attention机制启发,Bengio等人于2015年在ICML上发表的一篇文章,首次将注意力机制应用大图像描述(Image Caption)领域,同时提出硬注意力和软注意力两种机制,并利用可视化的技术来直观的表达了Attention机制的作用,为后续注意力机制在计算机视觉领域的发展开了先河。

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    《Residual attention network for image classification》

    商汤科技和港中文于2017年发表在CVPR上的一篇文章提出了一种利用下采样和上采样空间注意机制的残差注意力网络。在此之前, 以往的Attention模型大多应用于图像分割和显著性检测任务,出发点在于将注意力集中在部分感兴趣区域或显著区域上。作者利用这种模式,在常规的分类网络中,引入侧边分支,该分支同样是由一系列卷积和池化操作来逐渐地提取高级语义特征并增大网络的感受野,最后再将该分支直接上采样为原始分辨率尺寸作为特征激活图叠加回原始输入。遗憾的是,该方法提升效果好像并不明显,而且由于引入大量额外的参数,导致计算开销非常大。

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    《Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions》

    这是由南开大学程明明团队发表于2020年CVPR上的一篇文章,像这种通过先下采样来扩大感受野再上采样回去充当注意力图的方式与上面这篇论文的思路有点重复了,只不过将其从网络分支迁移到卷积分支,按理来说如果有引用下比较恰当。不过熟悉程老师 的工作的可以发现,他们大多数的工作都非常简洁高效,而且大力提倡开源这一点很是佩服,大家有兴趣的可以直接去官网的Publications访问。

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    《Gather-Excite: Exploiting Feature Context in Convolutional Neural Networks》

    这篇文章是胡组长继SE-Net后于2018年在NIPS上发表的一篇文章,本文从上下文角度出发,提出了SE的更一般的形式GE,即Gather和Excite,并利用空间注意力来更好的挖掘特征之间的上下文信息。其中,Gather操作用于从局部的空间位置上提取特征,Excite操作则用于将其进行缩放还原回原始尺寸,是一种类似于编解码即Encoder-Decoder模型,可以以很小的参数量和计算量来提升网络的性能,不过知名度和影响力好像远不及SE。

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    《Global Second-order Pooling Convolutional Networks》

    GSoP-Net是发表于CVPR 2019年的一篇文章,作者认为CNN的主要目标是表征高维空间中数千个类别的复杂边界,学习高阶表示对于增强非线性建模能力至关重要。然而,传统的一阶网络显然不能够有效的表征,因此作者从底层到高层逐步引入全局的二阶池化模块,通过对整体图像信息的相关性建模,来捕获长距离的统计信息,充分利用到了图像的上下文信息。与SE等操作提倡的利用2维的GAP操作不同,GSoP通过引入协方差来计算通道之间的关系。具体来说,在利用卷积和池化进行非线性变换以后,该协方差矩阵不仅可以用于沿通道维度进行张量的缩放,也可以用于沿空间维度进行张量缩放。整体来说,通过应用GSoP可以充分利用到图像中的二阶统计量,以高效的捕获全局的上下文信息。

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    《BAM: Bottleneck Attention Module》

    BAM是发表于BMVC 2018上的一篇文章,是由CBAM原班人马打造的,作者提出了一个简单可是有效的注意力模型,它能够结合到任何前向传播卷积神经网络中,同时经过两个分离的路径,即空间和通道,去获得注意力图。有趣的是,作者将其放置到了主干网络中每个Stage的中间,通过可视化的中间过程图我们可以明显的看出,BAM形成了一种分层的注意力机制,抑制背景特征,使模型能更加聚焦于前景特征,从而加强高级语义。BAM是通过将两个注意力分支进行串联求和,而CBAM则是一种并联的形式。类似的双重注意力模式还有DA-Net和scSE注意力,有兴趣的可以自行查看。

    未完,待续。。。

    更多注意力总结请访问知乎ID:https://www.zhihu.com/people/peissen,欢迎关注讨论。

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  • 关于《基于视觉语义联合嵌入和注意力机制的情感预测》的阅读笔记 2020.7 作者:蓝亦伦,孟敏等 摘要 为了缓解图像视觉特征与情感语义特征之间存在的鸿沟,减弱图像中情感无关区域对情感分类的影响,提出了一种结合...

    《计算机科学》首发

    关于《基于视觉语义联合嵌入和注意力机制的情感预测》的阅读笔记

    2020.7

    作者:蓝亦伦,孟敏等

    摘要

    为了缓解图像视觉特征与情感语义特征之间存在的鸿沟,减弱图像中情感无关区域对情感分类的影响,提出了一种结合视觉语义联合嵌入和注意力模型的情感分类算法。
    i) 首先利用自编码器学习图像的视觉特征和情感属性的语义特征联合嵌入特征,缩小低层次的视觉特征与高层次的语义特征之间的差距;
    ii)然后提取图像的一组显著区域特征,引入注意力模型建立显著区域与联合嵌入特征的关联确定与情感相关的显著区域
    iii) 最后基于这些显著区域特征构建情感分类器,实现图像的情感分类。
    实验结果表明,该算法有效地改进了现有的图像情感分类方法,显著提高了对测试样本的情感分类精度。

    该文章属于情感分类,目前可提取的点包括但不限于:
    ①图像视觉特征;②视觉语义嵌入;③注意力模型。
    如果需要接着目前的研究方向做进一步的拓展研究,图像情感分析注意力机制是目前尝试的方向。
    (当前本人研究中,图像的预处理保证了物理位置上的语义大致对其,但是方法机械不智能。是否能都通过自动携带语义内容,将风格图像与内容图像的语义进行对其,从而解决空间分布不协调的问题?)

    1.1 贡献点

    (1)设计了一种基于自编码器的视觉语义联合嵌入的方法,将情感属性向量作为额外的监督,得到的视觉语义联合嵌入层能有效地缩小低层次的图像特征与高层次的情感属性之间的语义差距。
    (2)在得到训练好的视觉语义的联合嵌入特征的基础上,将图像的显著区域检测网络与注意力机制结合起来,在注意力机制中学习显著区域与带有情感语义的联合嵌入层之间的关联,基于这些区域的分类器在图像情感预测方面表现出了较好的性能。

    1.2 基于自编码器的视觉语义联合嵌入

    自动编码器作为深度学期中的一种无监督学习方法,在自然语言处理领域取得了较好的效果。自动编码器的基本思想就是:把原始的高维特征转化为低维向量,在这个过程中学习原始数据中的潜在特征,剔除高维特征中的冗余部分,得到原始数据的精炼表达。

    1.3 基于注意力模型的情感分类

    该模型由显著区域初始化模块、视觉注意模块和情感分类模块3个部分组成。首先,把图片输入到显著区域检测模块中,利用Faster-RCNN与ResNet101相结合的模型,得到一组图像显著区域特征。然后,将这组特征与视觉语义的联合嵌入特征一起,作为视觉注意模块的输入,计算出每一个显著区域的注意权重。将注意权重与对应显著区域进行加权,得到注意特征。最后,将所有的注意特征输入情绪分类模块,实现最终情感预测。
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    不足与改进方向

    将试图对自编码器结构进行改进或者增加辅助信息,以增强嵌入层在重构和回归上的能力;其次,本文采用的注意力模型以显著区域的特征作为输入,未来将尝试引入多层注意力机制,以增强模型对显著性区域所蕴含信息的捕捉

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  • Abstract 非线性回归外生(NARX)模型是根据一个时间序列以前的值以及多个驱动(外生)...针对这两个问题,本文提出了一种基于双阶段注意力机制的递归神经网络(DA-RNN)。在第一个阶段,我们引入一个输入注意机制,...

    Abstract

    • 非线性自回归外生(NARX)模型是根据一个时间序列以前的值以及多个驱动(外生)序列的当前值和过去值来预测时间序列当前值的模型,已经研究了几十年。尽管已经开发了各种各样的NARX模型,但很少有模型能够恰当地捕获长期的时间依赖关系,并选择相关的驱动序列进行预测。针对这两个问题,本文提出了一种基于双阶段注意力机制的递归神经网络(DA-RNN)。在第一个阶段,我们引入一个输入注意机制,通过在每个time step参考以前的编码器隐藏状态,来自适应地提取相关的驱动序列(输入特性)。在第二阶段,我们在每个时间步长使用时间注意机制来选择相关的编码器隐藏状态。利用这种双阶段注意方案,我们的模型不仅可以有效地进行预测,而且还可以很易于解释。基于SML 2010数据集和NASDAQ 100股票数据集的深入实证研究表明,在时间序列预测方面,DA-RNN的表现优于最先进的方法。

    1 Introduction

    • 时间序列预测算法在许多领域得到了广泛的应用,如金融市场预测[Wu et al.2013],天气预报[Chakraborty et al., 2012],复杂动力系统分析[Liu and Hauskrecht,2015]。虽然著名的自回归移动平均(ARMA)模型[Whittle, 1951]及其变体[Asteriou and Hall,2011;Brockwell和Davis, 2009]已经证明了它们对各种现实世界应用程序的有效性,它们不能对非线性关系建模,也不能在外生(驱动)输入项之间进行区分。为了解决这个问题,各种非线性自生回归模型(NARX)被提出。通常,给定目标序列的前一个值和驱动(外生)序列的当前值和过去值,NARX旨在学习目标序列当前值的非线性映射,此处F(·)就是要学习的映射函数。
    • 尽管已经通过内核方式、集成方式、高斯过程等方法进行了大量的时间序列预测。但是基本上大多数这些方法的缺点是采用预先定义的非线性形式,可能无法适当地捕获真正的潜在非线性关系。RNN,一个专门为了序列建模所涉及的深度神经网络,由于其在捕获非线性关系方面的灵活性而受到广泛关注。尤其,近些年来在NARX时间序列预测方面,RNN展现出了一定的成功。然而,传统的RNN会遇到梯度消失,因为无法捕获长期的依赖关系。近些年来,长短时记忆单元(LSTM)和门控循环单元(GRU)客服了该限制并成功在多个领域得到了应用,例如神经机器翻译、语音识别和图像处理。因此,考虑最先进的RNN网络进行时间序列预测是很自然的,例如编码解码网络[Cho et al.,2014b; Sutskever et al., 2014]和基于注意力机制的编码解码网络 [Bahdanau et al., 2014]。
    • 基于LSTM和GRU,编码解码网络变得流行,因为它们在机器翻译反面所取得的成功。其关键思想是将源语句编码为固定长度的向量,然后使用解码器生成翻译。该方法得到的机器翻译的一个问题是,随着输入序列的长度增加,编码解码网络的性能会急剧恶化。在时间序列分析中,这个会是一个严重的问题,因为我们通常希望根据目标系列和驱动系列中相对较长的一段进行预测。为了解决这个问题,基于注意力机制的编码解码网络应用注意力机制选择所有时间步长的部分隐藏状态。最近,一个分层注意力网络被提出,它使用了两层的注意力机制去选择所有时间步长的相关编码器隐藏状态。尽管基于注意力的编码解码网络和分层注意力网络在机器翻译、图像字幕和文件分类方面取得了一定的效果,但是他们不适合于时间序列预测。这是因为当多个驱动序列可用时,这个网络无法准确选择相关的驱动序列进行预测。此外,他们主要应用在分类领域而不是时间序列预测。
    • 为了解决上述提到的问题,受一些人类注意力理论的启发[Hubner¨等人,2010],假定人类行为是由一个两阶段的注意机制建模(指引),我们提出了一个新的基于双阶段注意力机制的递归神经网络(DA-RNN)进行时间序列预测。在第一个阶段,我们提出一种新的注意力机制,通过参考先前的编码器隐藏状态,在每个时间点来自适应地提取相关驱动序列。在第二个阶段,一个时间注意力机制在每个时间点被使用来,以此选择相关编码器隐藏状态。这两种注意力模型在基于lstm的递归神经网络(RNN)中得到了很好的集成,可以通过标准的反向传播进行联合训练。通过这种方式,DA-RNN可以自适应地选择最相关的输入特性,并适当地捕获时间序列的长期时间依赖性。为了证明DA-RNN的有效性,我们将其与使用了具有大量驱动序列的SML 2010数据集和NASDAQ 100股票数据集的最新方法进行了比较。大量的实验不仅证明了本文提出方法的有效性,同时证明了该网络具有较好的解释性和鲁棒性。

    2 Dual-Stage Attention-Based RNN

    • 在这一章中,我们第一次介绍在本文中将要使用的符号和我们将要研究的问题。然后我们讲解一下DA-RNN对时间序列预测的动机和细节。

    2.1Notation and Problem Statement

    2.2Model

    • 许多关于人类注意力的研究都认为,行为结果最好由两阶段注意力机制来建模。第一阶段选择初级刺激特征,第二阶段使用分类信息对刺激进行解码。受到这些理论的启发,我们提出一种新的基于双阶段注意力机制的RNN网络进行时间序列预测。在编码器中,我们引入一种新的输入注意力机制,该机制可以动态选择相关的驱动序列。在解码器中,时间注意力机制在所有时间点自动选择相关的编码器隐藏状态。对于目标,使用平方损失。利用这两种注意力机制,DA-RNN能够自适应地选择最相关的输入特征,并捕获时间序列的长期时间依赖性。图1显示了所提议的模型的图形说明。

    ModelEncoder with input attention

    编码阶段的步骤可以总结如下:

    • 编码阶段主要是进行由输入序列xt到编码器隐藏状态ht的映射,主要使用LSTM单元作为映射函数完成。使用LSTM单元的主要原因:单元状态总和随时间的活动,这可以克服渐变消失的问题,并更好地捕获时间序列的长期依赖性。
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    • 为了实现注意力机制的作用,使用t-1时刻的隐藏状态ht-1,LSTM单元状态st-1和driving series(即每行数据),计算求得t时刻每行的权重,并进行归一化处理。将求得的权重赋权到inputing series(每列数据)上。
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    • 由加权后的inputing serise(每列数据)和隐藏状态ht-1完成LSTM映射,得到t时刻的隐藏状态ht。
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    • 由于输入注意力机制考虑了每个driving series对ht的作用,利用该输入注意机制,编码器可以选择性地聚焦于特定的driving series,而不是对所有的输入驱动序列都一视同仁。

    Decoder with temporal attention

    解码阶段的步骤可以总结如下:

    • 该阶段主要求t时刻的预测值yt。使用t-1时刻解码器的隐藏状态dt-1和LSTM(注意编码器和解码器各使用了一个LSTM)的单元状态s’t-1,与编码器阶段的隐藏状态h的每列数据作用得到T(即每行数据的length)个值,并进行归一化得到权重。
      在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    • 将编码器隐藏状态矩阵的每列数据进行加权求和得到语义向量ct。注意,每个时刻都有一个语义向量。
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    • 使用t-1时刻y的真实值yt-1与此时的语义向量ct-1进行作用,得到y在t-1时刻的预测值。
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    • 使用t-1时刻的解码器隐藏状态和此时刻预测值进行映射得到t时刻的解码器隐藏状态,此时的非线性映射函数也选为LSTM。
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    • 最后使用如下公式进行映射得到y在整个时间段之内的预测值:
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    千次阅读 2019-11-01 16:54:22
    时间序列预测——DA-RNN模型 作者:梅昊铭 1. 背景介绍 传统的用于时间序列预测的非线性回归模型(NRAX)很难捕捉到一段较长的时间内的...作者提出了一种双阶段的注意力机制循环神经网络模型(DA-RNN),能够很好...
  • 特别地,引入注意力机制来自动地将权重分配给空间特征,并实现在特征融合中的判别性应用。。在大规模数据集上的实验证明了该方法的有效性:(1)。预测误差可以显着与基线方法相比尤其如此。在稀疏训练数据的情况下...
  • 一、Polygon-RNN整体架构 1.1 CNN部分 1.2 RNN部分 一、Polygon-RNN整体架构 Polygon-RNN++(和之前的Polygon-RNN...为了提高RNN的预测效果。...加入了注意力机制(attention)。 同时使用评估网络(eva...
  • 论文概要: 在用户的行为序列中如何动态获取其兴趣的变化是ctr预测的一大主流思想。然而,大多数现有的研究忽略了序列的内在结构:序列由会话组成,其中...单独会话中用自注意力机制对一个session中的items进行偏重...
  • openai,机器之心编译,机器之心编辑部。Transformer是一种强大的序列模型,但是它所需的时间和内存会随着...该神经网络利用注意力机制中的一种改进算法,可以从长度可能是之前30倍的序列中提取模式。现在,AI ...

空空如也

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自注意力机制预测