Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind   模拟人类看东西的方式,我们并非将目光放在整张图像上,尽管有时候会从总体上对目标进行把握,但是也是将目光按照某种次序(例如,从上倒下,从左到右等等)在图像上进行扫描,然后从一个区域转移到另一个区域.这么一个一个的区域,就是定义的part,或者说是 glimpse.然后将这些区域的信息结合起来用于整体的判断和感受. 站在某个底层的角度,物体的显著性已经将这个物体研究的足够透彻.本文就是从这些

   Multiple Object Recognition With Visual Attention  Google DeepMind  ICRL 2015 本文提出了一种基于 attention 的用于图像中识别多个物体的模型.该模型是利用RL来训练 Deep RNN,以找到输入图像中最相关的区域.尽管在训练的过程中,仅仅给出了类别标签,但是仍然可以学习定位并且识别出多个物体. Deep Recurrent Visual Attention Model 文中先以单个物体的分类为基础,再拓展

原文:与众不同 windows phone (19) - Device(设备)之陀螺仪传感器, Motion API [索引页][源码下载] 与众不同 windows phone (19) - Device(设备)之陀螺仪传感器, Motion API 作者:webabcd 介绍与众不同 windows phone 7.5 (sdk 7.1) 之设备 陀螺仪传感器 Motion API(运动 API) 示例1.演示如何使用陀螺仪传感器GyroscopeDemo.xaml <phone:Phone

Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups     摘要:本文将 DQN 引入了 Attention 机制,使得学习更具有方向性和指导性.(前段时间做一个工作打算就这么干,谁想到,这么快就被这几个孩子给实现了,自愧不如啊( ⊙ o ⊙ ))   引言:我们知道 DQN 是将连续 4帧的视频信息输入到 CNN 当中,那么,这么做虽然取得了不错的效果,但是,仍然只是能记住这 4 帧的信息,之前的就会遗忘.所以就有研究者提出了 Deep Recu

Attention and Augmented Recurrent Neural Networks CHRIS OLAHGoogle Brain   SHAN CARTERGoogle Brain   Sept. 8 2016   Citation: Olah & Carter, 2016   Recurrent neural networks are one of the staples of deep learning, allowing neural networks to work wi

    本文转自:http://www.cosmosshadow.com/ml/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/2016/03/08/Attention.html     Attention Index 参考列表 Attention Attention在视觉上的递归模型 模型 训练 效果 Torch代码结构 (TODO)基于Attention的图片生成 基于Attention的图片主题生成 模型 编码 解码 Stochastic "Hard"

Attention in Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks by Jason Brownlee on June 30, 2017 in Deep Learning   The Encoder-Decoder architecture is popular because it has demonstrated state-of-the-art results across a range of domains. A limitati

  Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.

  注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用   本文转自:http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html      近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总