mac-network:论文《机器推理的组合注意网络》的实现(Hudson和Manning,ICLR 2018)-源码

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现实推理中的组合注意力网络 Drew A.Hudson和Christopher D.Manning 请注意:我们已将截止日期更新为5月15日。祝您好运! :) 这是针对两个视觉推理数据集的(ICLR 2018): 和New ( )。 我们提出了一个完全可微的模型,该模型学习执行多步骤推理。 有关该模型的更多信息,请参见我们的和! 特别地,该实现包括位于的MAC单元。 该代码支持本文中介绍的标准单元以及其他扩展名和变体。 运行python main.py -h或查看以获取完整的选项列表。 MAC的适应性以及GQA数据集的几个基线位于GQA分支。 比比克斯 对于MAC: @inproc

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