卷积注意力机制

区间预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测

区间预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测目录区间预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE
机器学习之心·2024-01-23 07:44

SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测

RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积长短期记忆神经网络
机器学习之心·2024-01-23 07:44

深度学习（5）---自注意力机制

文章目录1.输入与输出2.Self-attention2.1介绍2.2运作过程2.3矩阵相乘理解运作过程3.位置编码4.TruncatedSelf-attention4.1概述4.2和CNN对比4.3和RNN对比1.输入与输出 1.一般情况下在简单模型中我们输入一个向量，输出结果可能是一个数值或者一个类别。但是在复杂的模型中我们一般会输入一组向量，那么输出结果可能是一组数值或一组类别。 2.一句话
冒冒菜菜·2024-01-23 07:42

多维时序 | Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-23 07:40

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

用于非线性分类预测在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备KerasKeras是一个用Python编写的用于神经网络开发的应用接口，调用开接口可以实现神经网络、卷积神经网络
小旺不正经·2024-01-23 07:05

YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是2024-1月的最新成果DCNv4，其是DCNv3的升级版本，效果可以说是在目前的卷积中名列前茅了，同时该卷积具有轻量化的效果！
Snu77·2024-01-23 07:33

理解多通道卷积

多通道卷积过程是比如输入一张三通道的图片，这时有多个卷积核进行卷积，并且每个卷积核都有三通道（会去对应输入图像的通道数），分别对这张输入图片的三通道进行卷积操作。
UndefindX·2024-01-23 06:28

opencv#29 图像噪声的产生

在上一节的图像卷积我们了解到图像卷积可以用于去除图像中的噪声，那么对于现实生活中每一张采集到的图像都会包含噪声，也就是我们通过相机无法得到不包含噪声的图像，如果我想衡量噪声去除能力的强弱，就必须在一张不含噪声的图像中人为添加噪声
许嘘嘘·2024-01-23 06:36

opencv#28 图像卷积

图像卷积图像卷积是图像处理中最为基础的操作之一，其常用在图像的边缘检测，图像的去噪声以及图像压缩等领域。图像卷积主要步骤:Step1:将卷积模板旋转180°。Step2:卷积模板移动到对应位置。
许嘘嘘·2024-01-23 06:06

opencv#30 线性滤波

均值滤波和图像的卷积操作相类似
许嘘嘘·2024-01-23 06:03

opencv010 卷积02（方盒滤波和均值滤波）

这篇比较简单，也短一些，明天写高斯滤波方盒滤波boxFilter(scr,ddepth,ksize[,dst[,anchor[,normalize[,borderType]]]]) 方盒滤波的卷积核如下
yf743909·2024-01-23 06:51

卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器
AI小白龙*·2024-01-23 04:48

Transformer 深度学习模型

Transformer引入了注意力机制（Attention
JNU freshman·2024-01-23 03:44

【论文研读】基于卷积神经网络的图像局部风格迁移

但是当前针对图像风格迁移的研究大多难以提取图像中的局部进行风格迁移，而将重心放在图像全局风格迁移上，针对局部风格迁移这一研究领域上的空白，浙江工业大学缪永伟与浙江理工大学、中科院自动化研究所合作发表了《基于卷积神经网络的图像局部风格迁移
lexonT·2024-01-23 03:41

Transform模型详解

Transformer模型详解Encoder与Decoder输入单词Embedding位置Embedding自注意力机制Self-Attention结构Self-Attention的输出Multi-HeadAttentionEncoder
eduics·2024-01-23 03:35

MSG3D

一个人体骨骼图被记为G=(v,E)图卷积：图卷积定义考虑一种常用于处理图像的标准卷积神经网络(CNN)。输入是像素网格。每个像素都有一个数据值向量，例如红色、绿色和蓝色通道。数据通过一系列卷积层。
潦草大叔·2024-01-23 02:48

RTDETR 引入 UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv

大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。
迪菲赫尔曼·2024-01-23 00:48

【深度视觉】第二章：卷积网络的数据

四、卷积网络的数据上个系列我们详细讲解了pytorch框架下的全连接层神经网络DNN。本系列我们开始讲卷积神经网络CNN,ConvolutionalNeuralNetworks。
宝贝儿好·2024-01-22 22:29

【深度视觉】第三章：卷积网络诞生前：卷积、边缘、纹理、图像分类等

五、卷积网络诞生前：卷积、边缘、纹理、图像分类、卷积核的设计等前面第一章里面，已经讲过一点机器视觉的诞生史，但那都太久远，我觉得非常有必要把近期视觉发展的研究成果，也聊清楚，这对深入理解卷积网络是如何工作的非常有意义
宝贝儿好·2024-01-22 22:29

【深度视觉】第五章：卷积网络的重要概念及花式卷积

七、卷积网络的重要概念及花式卷积操作本部分是重点讲一些卷积层的特点、相关概念、以及一些花式的卷积操作方法。属于查漏补缺，或者是点对点的补充吧。
宝贝儿好·2024-01-22 22:29

【深度视觉】第四章：卷积神经网络架构

六、卷积神经网络架构前面给大家也详细展示了DNN的图像分类过程，一个最直观的感受就是图像数据太大，要设置巨量的神经元个数，算力根本就无法匹配，所以DNN只适合少量的数据，比如我们已经把图像数据卷积操作到变成
宝贝儿好·2024-01-22 22:26

【学习】FPN特征金字塔

FeaturePyramidNetworksforObjectDetection（CVPR2016)参考blog：https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122627966参考视频讲解：添加链接描述卷积网络中
超好的小白·2024-01-22 21:01

【算法小记】深度学习——循环神经网络相关原理与RNN、LSTM算法的使用

卷积神经网络在图像领域取得了良好的效果，卷积核凭借优秀的特征提取能力通过深层的卷积操作可是实现对矩形张量的复杂计算处理。
絮沫·2024-01-22 20:24

机器学习大作业——基于DEAP数据集的脑电信号识别（DNN+CNN）

目录一、实验目的二、实验原理介绍2.1数据集描述2.2深度神经网络2.2.1关于DNN2.2.2网络模型代码实现2.3卷积神经网络2.3.1关于CNN2.3.2网络模型代码实现三、模型训练与测试3.1数据预处理
长安er·2024-01-22 20:22

Attention-based End-to-End Models for Small-Footprint Keyword Spotting基于注意的小脚印关键字点对点模型

然后，注意力机制对编码器特征进行加权，并生成固定长度的向量。最后，通过线性变换和softmax函数，向量成为用于关键字检测的得分。我们还评估了不同编码器架构（包括LSTM，G
图灵与对话·2024-01-22 20:50

语音情感识别基本原理及应用场景-python（课设报告）

目录摘要一语音情感识别的基本原理语音信号的特征提取情感状态的分类和识别积极情感消极情感中性情感语音情感识别的算法和模型卷积神经网络（CNN）长短期记忆网络（LSTM）决策树（DecisionTree）支持向量机
励志吃菊猫的咸鱼·2024-01-22 17:25

IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用

IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用IDCNN（IteratedDilatedConvolutionalNeuralNetwork）是一种特别设计的卷积神经网络（CNN），用于处理自然语言处理
sagima_sdu·2024-01-22 16:16

AIGC实战——像素卷积神经网络(PixelCNN)

AIGC实战——像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.训练PixelCNN3.PixelCNN分析4.使用混合分布改进PixelCNN小结系列链接0.前言像素卷积神经网络
盼小辉丶·2024-01-22 15:47

神经网络（一）

神经网络1.神经网络基础2.浅层神经网络分析3.卷积神经网络4.卷积神经网络MNIST数字图片识别1.神经网络基础神经网络：想让计算机模拟大脑处理信息的过程。
Daily_Note·2024-01-22 15:42

华南理工大学数字信号处理实验实验二源码（薛y老师）

▪用FFT实现有限长（或无限长）序列的线性卷积▪熟悉使用MATLAB产生零极点分布图，部分分式展开。源码及实验效果：matlab的.m文件和整理好的word都放在下面这个
程序源_hytz·2024-01-22 13:02

opencv009 滤波器01（卷积）

图像卷积操作（convolution），或称为核操作（kernel），是进行图像处理的一种常用手段，图像卷积操作的目的是利用像素点和其邻域像素之前的空间关系，通过加权求和的操作，实现模糊（blurring
yf743909·2024-01-22 10:04

Transformer and Pretrain Language Models3-3

insightsofattention注意力机制的特点我们引入的attention机制到底给端到端的模型带来了什么变化？
ringthebell·2024-01-22 10:33

自然语言推断：使用注意力

注意力鉴于许多模型都是基于复杂而深度的架构，Parikh等人提出用注意力机制解决自然语言推断问题，并称之为“可分解注意力模型”。
白云如幻·2024-01-22 09:33

机器学习周记（第二十六周：文献阅读-DPGCN）2024.1.15~2024.1.21

论文模型2.1问题描述2.2论文模型2.2.1时间感知离散图结构估计（Time-awareDiscreteGraphStructureEstimationModule，TADGModule）2.2.2时间卷积模块
Slender2001·2024-01-22 09:40

机器学习周报第29周

然后通过混合注意力机制聚合不同的视图，以方便地量化和利用特定的视图及其相关的
Ramos_zl·2024-01-22 09:10

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-22 08:13

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 基于多头自注意力机制和指针网络的文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.问题定义和解决问题的假设问题定义解决问题的假设三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Textsummarizationbasedonmulti-headself
yuyuyu_xxx·2024-01-22 07:43

Transformer and Pretrain Language Models3-2

transformerstructure注意力机制的各种变体第二种变体：如果两个向量的维度不一样，我们就需要在中间加上一个权重矩阵，来实现他们之间的相乘，然后最后得到一个标量第三种变体：additiveattention
ringthebell·2024-01-22 07:12

HNU-数据挖掘-实验3-图深度学习

数据挖掘课程实验实验3图深度学习计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验3图深度学习实验背景实验要求数据集解析实验内容（0）基础知识：基于图的深度学习方法浅识：图卷积网络
甘晴void·2024-01-22 06:36

自然语言处理的发展

本文将对NLP技术进步的方方面面展开阐述，包括词嵌入、循环神经网络、Transformer、注意力机制等关键技术的发展，以及NLP在机器翻译、情感分析、智能客服、语音识别等领域的应用。
Java之弟·2024-01-22 05:27

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L3-Transformer_and_PLMs

注意力机制的核心就是在decoder的每一步，都把encoder的所有向量提供给decoder模型。具体的例子先获得encoder隐向量的一个注意力分数。
N刻后告诉你·2024-01-22 04:09

80、评估优化前后的性能差距

本节来评估一下利用avx2优化卷积乘法之后的效果，评价标准为之前介绍的两个指标：吞吐和延时：小报童对比性能时，在相同的环境下(环境配置可以参考：小报童)进行，首先在1st_origin目录下执行下面两条语句
董董灿是个攻城狮·2024-01-22 01:14

79、avx2 向量指令集优化卷积运算

因为我们实战中用到的resnet50神经网络中，卷积运算在整个模型中的比例占据是相当高，而卷积运算的核心计算就是乘累加计算。
董董灿是个攻城狮·2024-01-22 01:44

YOLOv8改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是一种重参数化的卷积模块OREPA，这种重参数化模块非常适合用于二次创新，我们可以将其替换网络中的其它卷积模块可以不影响推理速度的同时让模型学习到更多的特征。
Snu77·2024-01-21 21:59

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之DINO attention map

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出DINOattentionmap可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io
微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之CLIP注意力机制可视化

1.总述AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,阐述了注意力机制在多模态模型如CLIP,及diffusion模型中的应用.本文给出CLIP注意力机制可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件
微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之mean attention distance (MAD)

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出meanattentiondistance可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io
微凉的衣柜·2024-01-21 21:24

计算机图像处理之空域滤波增强（图像平滑+图像锐化）

文章目录空间滤波基础模板卷积计算二维离散卷积图像平滑加权平均模板操作注意并行处理特点串行处理特点中值滤波法多图像平均法图像锐化一阶微分和二阶微分的区别图像细节的灰度变化特性图像细节的灰度变化微分特性拉普拉斯锐化锐化模板设计特点空域图像线性滤波技术综合实例常见的梯度算子例题后期处理水平浮雕效果水平边缘的提取效果几种一阶锐化方法的效果比较非锐化滤波高频增强滤波
空LA·2024-01-21 20:26

干货|（DL~2)一看就懂的卷积神经网络

文章来自：https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io作者：LeonardoAraujodosSantos作者：石文华编辑：陈人和imageimage前言卷积神经网络由很多层组成
城市中迷途小书童·2024-01-21 15:37

数据可视化 | 期末复习 | 补档

文章目录介绍可视化什么是可视化科学可视化，信息可视化，可视分析系统三者之间有什么区别可视化的基本流程可视化的两个基本设计原则数据属性可视化的基本图表可视化编码视觉编码基本图表图形感知前注意力机制格式塔学说变化盲视颜色感知颜色生成和颜色优化可视化评估
啦啦右一·2024-01-21 14:47
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