卷积注意力机制第23页

TCN 时序卷积网络（temporal convolutional network）【因果卷积、空洞卷积】

文章目录TCN时序卷积（temporalconvolutionalnetwork）1.因果卷积2.膨胀卷积TCN时序卷积（temporalconvolutionalnetwork）它由膨胀卷积核因果卷积两种卷积构成

In 2029·2024-01-11 11:21

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果

不做梵高417·2024-01-11 10:02

PyTorch知识图谱

包括各种神经网络层（如全连接层、卷积层、循环神经网络等）、模型构建（Sequential、Module等

xianyinsuifeng·2024-01-11 09:21

pytorch详细探索各种cnn卷积神经网络

目录torch.nn.functional子模块详解conv1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv3d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_tran

E寻数据·2024-01-11 09:49

动手学深度学习-卷积神经网络

卷积神经网络在前面的章节中，我们遇到过图像数据。这种数据的每个样本都由一个二维像素网格组成，每个像素可能是一个或者多个数值，取决于是黑白还是彩色图像。

oceancoco·2024-01-11 08:23

深度学习在交通标志识别中的应用

本文将介绍基于卷积神经网络

OverlordDuke·2024-01-11 08:15

LeNet-5(fashion-mnist)

文章目录前言LeNet模型训练前言LeNet是最早发布的卷积神经网络之一。该模型被提出用于识别图像中的手写数字。

Kevin_D98·2024-01-11 08:42

浙大&阿里提出OREPA：在线卷积重参数化

本文改进：OREPA在线卷积重参数化巧妙的和YOLOV8结合，并实现轻量化YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研

会AI的学姐·2024-01-11 08:37

基于FPGA的OFDM基带发射机的设计与实现

文章目录前言一、OFDM描述二、本系统的实现参照1.IEEE802.11a协议主要参数2.不同调制方式与速率3.IFFT映射关系4.IEEE802.11a物理层规范5.PPDU帧格式三、设计与实现1.扰码2.卷积编码与删余

wyong0306·2024-01-11 08:38

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p6MobileNet网络

《pytorch图像分类》p6MobileNet网络结构详解1MobileNetv1网络1.1Depthwiseconvolution（DW卷积）1.1.1Depthwiseseparableconvolution

失舵之舟-·2024-01-11 07:31

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-LSTM变分模态分解结合时间卷积长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测

EI级|Matlab实现VMD-TCN-LSTM变分模态分解结合时间卷积长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测目录EI级|Matlab实现VMD-TCN-LSTM变分模态分解结合时间卷积长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列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

机器学习之心·2024-01-11 07:29

【占用网络】SurroundOcc：基于环视相机实现3D语义占用预测 ICCV 2023

然后使用3D卷积逐步对体素特征进行上采样，并在多个层次特征图上进行损失监督。论文地址：SurroundOcc:Multi-Camera3DOccupancyPredictionfo

一颗小树x·2024-01-11 07:38

OpenCV-20卷积操作

一、什么是图像卷积图像卷积就是卷积在图像上按照滑动遍历像素时不断的相乘求和的过程。绿色为图片，黄色为卷积核，粉色为最终得到的卷积特征。

一道秘制的小菜·2024-01-11 03:06

【深度学习】从0到完整项目第1篇：深度学习第一个案例（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

程序员一诺·2024-01-11 02:42

AlexNet论文精读

使用了大的深的卷积神经网络进行图像分类；采用了两块GPU进行分布式训练；采用了Relu进行训练加速；采用局部归一化提高模型泛化能力；重叠池化，充分利用信息，提高精度；dropout减少神经元之间的依赖性

warren@伟_·2024-01-11 02:02

YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

一、本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度

Snu77·2024-01-11 02:26

CVPR19-Few-shot

基于度量的方法（在原型网络，图卷积的基础上改进）RevisitingLocalDescriptorbasedImage-to-Class

vieo·2024-01-11 00:05

YOLOv8 损失函数改进 | 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量

️改进YOLOv8注意力系列一：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制论文讲解加入代码本文提供了改进YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式，在本文中具有完整的代码和包含多种更有效加入

一休哥※·2024-01-10 23:30

YOLOv8改进GSConv+Slim Neck，有效提升目标检测效果，代码改进（超详细）

而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的精度。本次介绍引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv，该模型可以减轻重量但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了出色的权衡。

kay_545·2024-01-10 21:16

基于卷积神经的车牌识别系统

项目介绍本项目是一个基于卷积神经网络的车牌识别系统，旨在通过图像识别技术自动检测和识别车牌，并判断车牌类型。

沐知全栈开发·2024-01-10 20:23

大创项目推荐深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络

laafeer·2024-01-10 18:10

基于深度学习的视频检测分类综述（3）

光流图像以及声音的视频检测分类图9基于彩色序列图像、光流图像以及声音的视频检测分类图10基于彩色序列图像、光流图像以及声音的视频检测分类4、其它视频检测分类光流信息是需要提前提取出来了，因此有学者采用3D卷积获取

zzw1987·2024-01-10 17:44

(Matlab)基于CNN-GRU的多维时序回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、全部代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:22

(Matlab)基于CNN-GRU的多输入分类(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:51

Parallel patterns: convolution —— An introduction to stencil computation

我们将从卷积开始，这是一种流行的阵列操作，以各种形式用于信号处理、数字记录、图像处理、视频处理和计算机视觉。在这些应用领域，卷积通常作为过滤器执行，将信号和像素转换为更理想的值。

王莽v2·2024-01-10 16:17

(Matlab)基于CNN-GRU的多维回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 15:08

MobileViT摘要

结构MV2来自于MobileNetV2第一个淡黄色的Conv是膨胀卷积。全局表征（globalrepresentations）

管不住心的大杜·2024-01-10 14:35

transformer进行文本分析的模型代码

Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络架构，最初由Vaswani等人在论文“AttentionisAllYouNeed”中提出。它在自然语言处理任务中被广泛应用，例如机器翻译。

LinlyZhai·2024-01-10 12:09

（超详细）YOLOV5改进-添加SimAM注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个SimAM.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importtorchimporttorch.nnasnnclassSimAM(torch.nn.Module):def__init__(self,e_lambda=1e-4):super(SimAM,self).__init__()self.activaton=nn.Sigmoid()self.e_l

我要变胖哇·2024-01-10 11:31

CNN和RNN的区别是什么？

CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）是深度学习中的两种主要神经网络类型，它们在结构、功能和应用领域上有显著的区别：核心结构与工作原理:CNN:CNN主要用于处理具有网格状拓扑结构的数据，如图像

CA&AI-drugdesign·2024-01-10 11:08

PyTorch中不同学习率设置

为什么要对不同卷积层设置不同的学习率？

YHFHing·2024-01-10 10:07

李沐之卷积层

目录1.从全连接到卷积2.卷积层3.代码4.部分函数1.从全连接到卷积如果一个系统输入是不稳定的，而输出是稳定的，我们就可以用卷积求系统的存量。

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:21

基于深度学习的手势识别

本文提出了一种基于深度学习的手势识别方法，通过使用卷积神经网络（CNN）对手势图像进行特征提取和分类。实验结果表明，该方法在手势识别准确率和实时性方面都有着较好的表现。

automan_huyaoge·2024-01-10 05:26

AI量化策略篇一：方向综述

文章目录简述特点传统AI方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests

李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

分类预测 | Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化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RP-LSTM-Attention递归图优化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RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测

机器学习之心·2024-01-10 04:07

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测

EI级|Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测目录EI级|Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列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

机器学习之心·2024-01-10 04:05

卷积神经网络全过程

作为计算机视觉中最重要的部分卷积神经网络，从输入到输出做一个全方面的梳理。

meteor,across T sky·2024-01-10 04:31

基于图的推荐算法(11):Rethinking the Item Order in Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

阿瑟_TJRS·2024-01-10 04:18

TORCH02-04:Torch两种实现方式与框架结构说明

是一个比较简单的框架，在自动求导与静态图方面比较有特色，但整个框架在软件设计层面是简捷方便的，本主题就是用两种方式实现深度网络，强化对框架封装的理解；本主题主要内容包含： 1.全链接深度网络实现 2.卷积深度神经网络实现

杨强AT南京·2024-01-10 04:13

第2章大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.1 模型架构

从传统的多层感知器（MLP）到卷积神经网络（CNN）、循环

OpenChat·2024-01-10 02:29

关于CNN卷积神经网络与Conv2D标准卷积的重要概念

一、参考资料深入解读卷积网络的工作原理（附实现代码）深入解读反卷积网络（附实现代码）WaveletU-net进行微光图像处理卷积知识点CNN网络的设计论：NASvsHandcraft二、卷积神经网络(CNN

花花少年·2024-01-10 01:16

深入浅出理解Dilated Convolution(空洞卷积，膨胀卷积)

Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvolutions图片素材来源：Convolutionarithmetic理解DilationconvolutionDilatedConvolution——空洞卷积

花花少年·2024-01-10 01:42

nn网络层-卷积层

一、1d/2d/3dConvolution卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。

-恰饭第一名-·2024-01-10 00:04

竞赛保研基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

iuerfee·2024-01-09 20:08

Attention Is All You Need--Transformer

这个架构只需要运用注意力机制，而不需要用RNN和CNN，通过减少模型参数简化了模型。作者通过实验同时说明了该架构的适应性较好。

sweet_Mary·2024-01-09 20:37

Transformer论文--Attention Is All You Need

原文链接：AttentionisAllyouNeed文章概述目前主要的序列传导模型基于复杂的循环或卷积神经网络，包括encoderandadecoder。

pepsi_w·2024-01-09 20:37

Attention Is All You Need (Transformer 原文)

Transformer系列经典论文最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）摘要主要的序列转导模型基于复杂的循环或卷积神经网络

Y蓝田大海·2024-01-09 20:36

论文阅读-Attention Is All You Need阅读报告-机器翻译

文中提到，主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），且都包含一个encoder和一个decoder。RNN及其衍生网络的缺点就是慢，问题在于前后隐藏状

完美屁桃·2024-01-09 20:05

haiku实现门控多头注意力模块

在多头注意力机制中，通常输入的数据包括查询（Q）、键（K）和值（V）。这些数据的维度以及权重矩阵的维度在多头注意力机制中扮演关键角色。

qq_27390023·2024-01-09 20:56

图像分类任务的可视化脚本，生成类别json字典文件

如这篇文章中：CNN卷积神经网络对染色血液细胞分类(blood-cells)在分类任务中，必定经历过图像预处理，缩放啊、随即裁剪啊之类的，可视化效果不太明显本章将从数据角度出发，直接根据数据目录将图像可视化

听风吹等浪起·2024-01-09 19:46

推荐频道

卷积注意力机制

TCN 时序卷积网络 （temporal convolutional network）【因果卷积、空洞卷积】