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门控卷积 | Gated Convolution

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理解门控卷积(Gated Convolution)

门控卷积是一种先进的卷积操作,它引入了门控机制,以增强模型捕捉数据中复杂依赖关系的能力。这种技术最早由 Dauphin 等人在他们的论文《Language Modeling with Gated Convolutional Networks》中提出,在语言建模任务中相较于传统方法显示出显著的改进。

门控卷积的定义

标准卷积将滤波器应用于输入张量以生成输出张量,而门控卷积通过引入门控机制修改了这一过程。输出被计算为卷积输出和门控信号的组合。

标准卷积:

Y = X * W + b

门控卷积:

Y = (X * W) \odot \sigma(X * V + c)

其中:

  • \odot 表示逐元素相乘
  • \sigma 是sigmoid函数
  • V 是用于门控机制的另一组权重
  • c 是门控信号的偏置

门控卷积的优势

  1. 长距离依赖:门控卷积在捕捉序列中的长距离依赖方面特别有效,这对于语言建模等任务至关重要。
  2. 效率:与递归神经网络(RNN)相比,门控卷积在计算上可能更高效,允许对输入数据进行并行处理。
  3. 灵活性:门控机制提供了处理信息的灵活性,使模型能够自适应地学习哪些特征对当前任务重要。

应用

门控卷积已成功应用于多个领域,特别是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉中。在NLP中,它们被用于语言建模和文本生成等任务,而在计算机视觉中,则被用于图像修复等生成任务。

参考文档

[1] Language Modeling with Gated Convolutional Networks

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