基于自注意力的矢量符号结构的语义分解
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。基于自注意力的更新规则和 Hopfield 网络的 log-sum-exp 能量函数及范数限制状态的新变体共振器网络被引入,可显著提高性能和收敛速度,使得算法具有更大的关联记忆能力,可应用于感知基模式识别、场景分解和物体推理等多个任务。
引入基于自注意力的更新规则和Hopfield网络的log-sum-exp能量函数及范数限制状态的新变体共振器网络,提高性能和收敛速度,具有更大的关联记忆能力,可应用于多个任务。