百科问答小站 logo
百科问答小站 font logo



你遇见过什么当时很有潜力但是最终没有流行的深度学习算法? 第1页

  

user avatar   huo-hua-de-41 网友的相关建议: 
      

提名Memory Networks

准确说Memory Networks并不只是一个模型,而是一套思路,使用外部的一个memory来存储长期记忆信息,因为当时RNN系列模型使用final state 存储的信息,序列过长就会遗忘到早期信息。

甚至,我觉得Memory Networks的思想后面启发了self-attention和transformer。最重要的就是提出了query - key - value思想,当时的该模型聚焦的任务主要是question answering,先用输入的问题query检索key-value memories,找到和问题相似的memory的key,计算相关性分数,然后对value embedding进行加权求和,得到一个输出向量。这后面就衍生出了self-attention里的Q,K,V表示,在self-attention里的Q=K=V,但早期的Memory Networks中可以看出,QKV其实是三个向量。

如今,Memory Networks已少有人提及,但它的思想已经被transformer继承,而transformer已经横扫NLP和CV等多个领域。突然有了一种“功成不必在我,而功成必定有我"的感慨。又联想到谭嗣同变法虽然失败了,但他又一个学生叫杨昌济,杨昌济又有一个学生叫毛泽东...




  

相关话题

  pytorch 的高层库ignite怎么样? 
  自然语言处理怎么最快入门? 
  为什么在SGD中使用L1正则化很难获得稀疏性? 
  如何评价深度学习之父Hinton发布的Capsule论文? 
  未来会不会有一种方式,可以使一部蓝光电影压缩到几Mb甚至几Kb? 
  如何评价微软亚洲研究院提出的LightRNN? 
  如何看待swin transformer成为ICCV2021的 best paper? 
  如何评价论文「Stochastic Training is Not Necessary ...」? 
  god bless us 为什么百度翻译是辛巴? 
  编程达到什么水平才能编写出像caffe这样的深度学习框架? 

前一个讨论
CV方向多模态融合有哪些好的paper?
下一个讨论
国内有哪些不错的CV(计算机视觉)团队?





© 2024-11-22 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2024-11-22 - tinynew.org. 保留所有权利