卷积注意力机制第18页

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

Transformer与传统NLP特征提取类模型的区别主要在以下两点：Transformer是一个纯基于注意力机制的结构，并将自注意力机制和多头注意力机制的概念运用到模型中；*由于缺

JeffDingAI·2024-01-19 16:21

Shufflenet V2中的结论

1卷积层的输入输出特征通道数对MAC指标的影响。结论：卷积层的输入和输出特征通道数相等时MAC最小，此时模型速度最快。2卷积的group操作对MAC的影响。

wzNote·2024-01-19 15:55

11- OpenCV：自定义线性滤波（卷积，卷积边缘）

目录一、卷积1、卷积概念2、卷积如何工作3、常见算子（卷积核Kenel）4、自定义卷积模糊5、代码演示二、卷积边缘1、卷积边缘问题2、处理边缘3、相关的API说明4、代码演示一、卷积1、卷积概念（1）在

Ivy_belief·2024-01-19 14:30

大模型关键技术：上下文学习、思维链、RLHF、参数微调、并行训练、旋转位置编码、模型加速、大模型注意力机制优化、永久记忆、LangChain、知识图谱、多模态

CoT奖励建模参数微调并行训练模型加速永久记忆：大模型遗忘LangChain知识图谱多模态大模型系统优化AI绘图幻觉问题从GPT1-GPT4拆解GPTs对比主流大模型技术点旋转位置编码层归一化激活函数注意力机制优化大模型综述你知道嘛

Debroon·2024-01-19 14:14

[SS]语义分割_转置卷积

转置卷积（TransposedConvolution）抽丝剥茧，带你理解转置卷积（反卷积）目录一、概念1、定义2、运算步骤二、常见参数一、概念1、定义转置卷积（TransposedConvolution

IAz-·2024-01-19 14:22

利用sobel算子进行边缘检测

Sobel算子是整像素图像边缘检测中最重要的算子之一,该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。

lindorx·2024-01-19 12:12

多模型图像特征可视化

卷积可视化可以帮助深度学习研究者更好地理解卷积的概念和原理，从而更好地设计和优化卷积神经网络。

伪_装·2024-01-19 11:31

CIFAR 10实现图像分类反卷积特张图可视化

fromkeras.datasetsimportcifar10fromkerasimportregularizersfromkeras.callbacksimportModelCheckpointfromkeras.layersimportConv2D,Activation,BatchNormalization,MaxPooling2D,Dropout,Flatten,Densefromkeras

伪_装·2024-01-19 11:31

【CNN】卷积神经网络CNN输出特征图计算+参数量计算+计算量计算

输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据1.1步长stride为1，padding为01.2增加步长stride，padding不动1.3增加步长stride，同时还增加padding2.n维（通道）输入数据二、卷积网络参数量计算

桐秋廿·2024-01-19 11:03

Metal每日分享，3x3矩阵卷积滤镜效果

本案例的目的是理解如何用Metal实现3x3卷积矩阵效果滤镜，取像素点周边九个区域半径点像素rgb值进行矩阵运算获取新的rgb值;目前有如下几款卷积核供使用，default：空卷积核identity：原始卷积核

弹吉他的少年·2024-01-19 11:02

机器学习（一）—— 简介

机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络

奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型

目录往期精彩内容：前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据第二步，故障信号可视化第三步，故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制

建模先锋·2024-01-19 08:03

一区优化直接写：KOA-CNN-BiLSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序！

同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiLSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成KOA-CNN-BiLSTM

预测及优化·2024-01-19 07:33

深度学习(2)--卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。一.卷积网络基础概念传统网络是一维的，而卷积网络是三维的。

GodFishhh·2024-01-19 07:51

基于深度学习的交通标志检测和识别（从原理-环境配置-代码运行）

下面是对其介绍并分点阐述其重要性和应用场景：1.深度学习技术：交通标志检测和识别利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），可以通过大量的训练数据和网络层的自动特征学习，实现对交通标志的高效检测和准确识别

毕设阿力·2024-01-19 07:20

深度学习笔试题（一）

CA、卷积神经网络有反馈连接。B、增加多层感知机的隐层层数，测试集的分类错误会减

beyond谚语·2024-01-19 07:50

ResNeXt - 组卷积Group Conv

GroupConvolution（组卷积）不分组：参数量：k×k×c1×c2k\timesk\timesc_1\timesc_2k×k×c1×c2分两

mango1698·2024-01-19 07:16

查看神经网络中间层特征矩阵及卷积核参数

可视化featuremaps以及kernelweights，使用alexnet模型进行演示。1.查看中间层特征矩阵alexnet模型，修改了向前传播importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasF#对花图像数据进行分类classAlexNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=100

mango1698·2024-01-19 06:23

laafeer·2024-01-19 03:35

卷积和滤波对图像操作的区别

目录问题引入解释卷积滤波问题引入卷积和滤波是很相似的，都是利用了卷积核进行操作那么他们之间有什么区别呢？

zhuyuyaya·2024-01-19 02:21

基于深度学习和改进卷积神经网络的花卉信息识别系统

在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）已经取得了显著的成果。然而，传统的卷积神经网络在花卉信息识别方面仍然存在一些

xuehai996·2024-01-19 01:25

【保姆级教程|YOLOv8添加注意力机制】【2】在C2f结构中添加ShuffleAttention注意力机制并训练

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-01-19 01:23

机器学习之卷积神经网络

卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此又称为SIANN。

WEL测试·2024-01-18 23:18

python｜切片

（其中，在深度学习中卷积也有步长的说法，代表着下次卷积运算发生位置与本次卷积运算发生位置的距离差）（2）start_index：表示的是起始索引（包含该索引本身），意思是从这里开始数数。

晓源Galois·2024-01-18 23:12

【无标题】

我们的目标是建立一个结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的动作识别模型，以取得令人印象深刻的结果。

新缸中之脑·2024-01-18 23:50

图像分割笔记（冈萨雷斯-数字图像处理）

1.点、线和边缘检测采用图像掩膜运算（卷积），如图像做的掩膜运算表示如下：3x3掩膜1.1点检测通过掩膜运算，使满足，点检测模板如下：点检测掩膜点检测的要求是：当掩膜的中心位于一个孤立点时，掩膜的响应必须最强

周安陌·2024-01-18 23:32

基于深度学习的时间序列算法总结

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比

流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

Abstract在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）是首选的模型。最近，基于注意力机制的网络，如VisionTransformer，也变得流行起来。

fish小余儿·2024-01-18 20:32

大模型推理引擎面试复习大纲

Transformer原理基本组成、注意力机制含义transformer有哪些模块，各个模块有什么作用？

thetffs·2024-01-18 19:23

分类预测 | Matlab实现ZOA-CNN-LSTM-Attention斑马优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】

分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-LSTM-Attention斑马优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】目录分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-18 17:42

计算机视觉设计如何应用于人脸识别技术？

下面是计算机视觉设计在人脸识别技术中的应用方法：人脸检测：计算机视觉设计可以通过使用人脸检测算法，如Haar级联分类器、基于深度学习的卷积神经网络等，来检测图像中的人脸位置。

人工智能培训·2024-01-18 17:07

OpenCV——均值滤波

目录一、均值滤波二、C++代码三、python代码四、结果展示1、原始图像2、3x3卷积3、9x9卷积一、均值滤波均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素

点云侠·2024-01-18 15:21

吴恩达倾情推荐！28张图全解深度学习知识！

本文约7500字，建议阅读15分钟本文将从深度学习基础（01-13）、卷积网络（14-22）和循环网络（23-28）三个方面介绍该笔记。

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:55

用通俗易懂的方式讲解：灵魂 20 问帮你彻底搞定Transformer

大家好，今天总结一下史上最全Transformer面试题Transformer为何使用多头注意力机制？

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:55

Informer简单理解

一、输入层Encoder改进：1、ProbAttention算法计算权值：原Transformer中的注意力机制时间复杂度N^2，而Informer作为实时性要求高的长时间序列预测算法必然需要提高效率，

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:48

Transformer简单理解

需要堆叠大量卷积层才能识别图片的整体特征，每层卷积

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:18

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

语义分割CNN实现语义分割FCN实现语义分割全连接层注：以下内容摘自知乎全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

踩坑第某人·2024-01-18 10:24

Googlev2Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

缓解内部协变量偏移加快深度神经网络训练GoogleNetv2全文翻译论文结构摘要1引言2减少内部协变量偏移（ICS）3通过小批量统计进行标准化3.1使用批量归一化网络进行训练和推理指数滑动平均3.2批量归一化卷积网络

源代码•宸·2024-01-18 10:22

ATTENTION SWIN U-NET: CROSS-CONTEXTUAL ATTENTION MECHANISM FOR SKIN LESION SEGMENTATION

摘要关键点：1.现有限制：U-Net架构中卷积运算的位置限制了其捕捉长距离依赖性的性能2.解决限制：提出了一种基于Transformer的U-Net架构，用SwinTransformer模块取代CNN块来捕获局部和全局表示

湘溶溶·2024-01-18 10:12

注意力机制

self-attention是什么？是自己注意自己吗?QKV又是什么？为什么它们要叫query、key、value，它们有啥关系？先来看一个问题，假设现在我们有一个键值对（字典），如下图我们想要求腰围为57对应的体重是什么，显然57在56-58之间，所以体重在43-48之间但是还需要定量计算体重预测值。由于57到56、58的距离一样，所以另一种方法是取它们对应体重的平均值（43+48）/2=0.5

湘溶溶·2024-01-18 10:09

深入了解Transformer：从编码器到解码器的神经网络之旅

1.Transformer的核心构成(1)自注意力机制Transformer的核心在于自注意力机制。它允许模型在处理每个词时考虑句子中的所有其他词，从而有效捕获长距离依赖关系。这

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:16

图像处理——人脸情绪识别（python卷积神经网络）

文章目录前言一、项目背景二、项目任务三、数据说明四、项目步骤1.图片基本情况查看2.图片处理3.模型构建4.模型训练5.验证集验证模型效果6.使用模型进行预测总结前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和Datawhale的一个小比赛，模型效果一般般，可以给初次接触的朋友提供一些图像处理的思路，参考了复旦大学赵老师机器学习课程中利用CNN进行手写体识别、石头剪刀布识别的例子，项目做完后查

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:15

轻量化CNN网络 - MobileNet

文章目录1.MobileNetV12.MobileNetV23.MobileNetV3传统卷积神经网络，内存需求大、运算量大，导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。

mango1698·2024-01-18 07:15

大创项目推荐深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络机器视觉深度学习

文章目录0简介1课题背景2口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现数据集2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率(Recall)3.3平均精度(AverageprecisionAP)4最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的口罩佩戴检测【全网最详细】

laafeer·2024-01-18 07:44

Pytorch

、图像变换，transform的使用5、常见的transforms6、torchvision中的数据集使用7、dataloader的使用四、神经网络1、神经网络基本骨架--nn.Module的使用2、卷积操作

微笑伴你而行·2024-01-18 06:09

YoloV8改进策略：Agent Attention|Softmax与线性注意力的融合研究|有效涨点|代码注释与改进|全网首发（唯一）

本文提出了一种新型的注意力机制——AgentAttention，旨在平衡计算效率和表示能力。

静静AI学堂·2024-01-18 06:32

Tensorflow学习笔记（六）——卷积神经网络

实现对fashion-minist分类：（1）引包importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportsysimpor

七月七叶·2024-01-18 06:50

卷积神经网络

目录卷积的作用整体网络架构几种经典的网络架构感受野卷积的作用卷积网络与传统网络整体架构：卷积（特征提取）图像颜色通道堆积的卷积层卷积层涉及到的参数步长边界填充卷积结果的计算卷积参数共享池化层整体网络架构几种经典的网络架构

卿云阁·2024-01-18 05:07

0基础入门---第七章---卷积神经网络

欢迎来到机器学习的世界博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！7.1整体结构神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接（fully-connected）。如果第L层的一个神经元和第L+1层的所有神经元均有连接，把这个架构叫做全连接。如果第L层的所有神经元均是全连接架构，把该层称为全连接层。CNN中新增了Convo

卿云阁·2024-01-18 05:05

transformer详解

transformer框架基本结构注意力机制注意力评分函数(scoringfunction)自注意力机制（self-attention）maskedself-attention多头注意力（multi-headattention

bulingg·2024-01-18 04:50

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