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AUTO-REGRESSIVE NEURAL NETWORK SYSTEMS WITH A SOFT ATTENTION MECHANISM USING SUPPORT DATA PATCHES

机译:使用支持数据补丁的具有软注意机制的自动回归神经网络系统

摘要

A system comprising a causal convolutional neural network to autoregressively generate a succession of values of a data item conditioned upon previously generated values of the data item. The system includes support memory for a set of support data patches each of which comprises an encoding of an example data item. A soft attention mechanism attends to one or more patches when generating the current item value. The soft attention mechanism determines a set of scores for the support data patches, for example in the form of a soft attention query vector dependent upon the previously generated values of the data item. The soft attention query vector is used to query the memory. When generating the value of the data item at a current iteration layers of the causal convolutional neural network are conditioned upon the support data patches weighted by the scores.
机译:一种系统,包括因果卷积神经网络,以根据数据项的先前生成的值自动回归生成数据项的一系列值。该系统包括用于一组支持数据补丁的支持存储器,每个支持数据补丁包括示例数据项的编码。当生成当前项目值时,一种软注意力机制会关注一个或多个补丁。软关注机制例如根据软件条目的先前生成的值,以软关注查询向量的形式确定一组支持数据补丁的分数集。软注意力查询向量用于查询内存。当在当前迭代中生成数据项的值时,因果卷积神经网络的层将以得分加权的支持数据块为条件。

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