Text to image论文精读 AttnGAN: Fine-Grained TexttoImage Generation with Attention（带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成）
@[TOC](AttnGAN: Fine-Grained TexttoImage Generation with Attention（带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成）)这篇文章提出了一种注意力生成对抗网络（AttnGAN），它允许注意力驱动、多阶段细化细粒度文本到图像的生成，此外，还提出了一种深度注意多模态相似性模型来计算细粒度图像-文本匹配损失以训练生成器，进而生成更逼真的图像。文章....
ICLR2022顶会论文分享-PoNet：使用多粒度Pooling结构替代attention的网络
近年来，在机器学习领域Transformer模型已成为最先进的(SOTA) 序列建模模型，包括在自然语言处理 (NLP)、计算机视觉、语音处理、基因组数据等都有着广泛的应用。Transformer 成功的关键原因在于它的自我注意（self-attention）机制，计算输入表征的每个位置之间的点积。Transformer被证明在学习上下文表征方面非常有效，它成为最主要的主干模型，例如 BERT和....
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