卷积注意力机制

pytorch学习3——卷积神经网络

错题：全连接层解析：图像展平后长度为3×256×256，权重参数和偏置参数的数量是3×256×256×1000+1000=196609000。，前面是权重参数，后面的1000是偏执参数数量2.池化层基础问题解析：选项1：错误，池化层有参与模型的正向计算，同样也会参与反向传播选项2：正确，池化层直接对窗口内的元素求最大值或平均值，并没有模型参数参与计算循环神经网络描述解析：选项1：批量训练的过程中，
柠檬酸的很·2024-01-25 04:16

超分之SRGAN

超分之SRGAN代码实现文章目录0.摘要1.引言1.1相关工作1.1.1介绍了SR技术的发展历程1.1.2介绍了SR技术中卷积神经网络的设计
深度学习炼丹师-CXD·2024-01-25 01:34

直接发文！1D-2D-MTF-CNN-GRU-AT多通道图像时序融合的分类/故障识别程序！Excel导入，直接运行

①中文EI期刊《电力自动化设备》12月29号网络首发文献：《基于格拉姆角场与并行CNN的并网逆变器开关管健康诊断》；②中文EI期刊《电网技术》网络首发文献：《基于马尔可夫转换场与多头注意力机制的电能质量扰动分类方法
预测及优化·2024-01-25 01:50

毕业设计：python车牌识别系统 Django框架 深度学习 CNN算法 MySQL数据库（源码+文档） ✅

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练预测代码、数据集、PyQt5界面+Django框架网页界面2、
vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:48

毕业设计：python人脸识别系统 实时检测 深度学习 Dlib库 大数据 毕业设计（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、pyqt5图形界面、opencv、ResNet深度卷积神经网络、Dlib库系统实现了集识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能：包括通过选择人脸图片、视频、摄像头进行已录入人脸的实时识别
vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:17

大数据毕业设计：python人脸识别系统 实时检测 深度学习 Dlib库（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、pyqt5图形界面、opencv、ResNet深度卷积神经网络、Dlib库识别人脸、录入人脸、管理人脸
q_3375686806·2024-01-24 23:50

51-15 视频理解串讲—TimeSformer论文精读

FacebookAI提出了一种称为TimeSformer视频理解的新架构，这个架构完全基于transformer，不使用卷积层。
深圳季连AIgraphX·2024-01-24 23:58

SE通道注意力机制模块

SE（Squeeze-and-Excitation）模块是一种引入通道注意力机制的方法，旨在让神经网络更加关注对当前任务重要的特征。本文将介绍SE模块的原理、实现以及在深度学习中的应用。
夏天是冰红茶·2024-01-24 22:24

【论文阅读】Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft

为了解决时间序列异常检测的问题，作者提出了一种基于谱残差(SR)以及卷积神经网络(
EmoryHuang·2024-01-24 18:04

大模型时代下的智能体与多模态化

智能体的崛起得益于深度学习技术的突破，尤其是自注意力机制的出现。通过捕捉输入数据中的内在结构和语义信息，自注意力机制使得智能体能够更好地理解自然语言和图像等模态的信息，从而提升其决策和执行能力。二、
百度_开发者中心·2024-01-24 16:43

使用GradCAM 使用用于脑肿瘤分类的脑 MRI 扫描数据分类-含理论与源码

随着人工智能和机器学习系统，特别是卷积神经网络(CNN)，越来越多地融入技术和日常生活的各
TD程序员·2024-01-24 15:26

12- OpenCV：算子(Sobel和Laplance) 和Canny边缘检测 详解

目录一、Sobel算子1、卷积应用-图像边缘提取2、Sobel算子（索贝尔算子）3、相关的API（代码例子）二、Laplance算子1、理论2、API使用（代码例子）三、Canny边缘检测1、Canny
Ivy_belief·2024-01-24 12:12

Python 什么是点积注意力机制；点击注意力机制代码实现；Dot-Product Attention代码实战；超详细代码实现点积注意力

1.点积注意力机制简介点积注意力机制（Dot-ProductAttention）是一种常用的注意力机制之一，通常与Seq2Seq模型中的自注意力（Self-Attention）机制一起使用。
医学小达人·2024-01-24 11:56

Python 基于pytorch实现多头自注意力机制代码；Multiheads-Self-Attention代码实现

1.Multiheads-Self-Attentiona简介多头自注意力机制（Multi-HeadSelf-Attention）是一种注意力机制的变体，用于增强模型在处理序列数据时的建模能力。
医学小达人·2024-01-24 11:56

Arxiv网络科学论文摘要10篇(2021-03-04)

网络中的模块性和互信息：一枚硬币的两面;从销售数据中提取互补品和替代品：网络视角;多视图图卷积网络的多任务表示学习;动态网络上的COVID-19疫苗接种策略;距离和频率旅行限制对疾病传播的综合作用;随时间变化的
ComplexLY·2024-01-24 10:24

用深度学习模型提取特征

深度学习模型很抽象——几十层的卷积、池化、信息被分散在网络参数之中。提取自然语言的特征时，常常提取词向量层的输出作为特
xieyan0811·2024-01-24 09:05

深度学习如何入门，如何快速理解深度学习

深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等，它们在语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等领域都取得了很大的进展。它使用了深度
打工人何苦为难打工人·2024-01-24 08:28

【PyTorch】记一次卷积神经网络优化过程

记一次卷积神经网络优化过程前言在深度学习的世界中，图像分类任务是一个经典的问题，它涉及到识别给定图像中的对象类别。
精英的英·2024-01-24 07:51

【PyTorch】使用PyTorch创建卷积神经网络并在CIFAR-10数据集上进行分类

在本博客中，我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。
精英的英·2024-01-24 07:12

多维时序 | MATLAB实现SAO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SAO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention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SAO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 07:46

多维时序 | MATLAB实现EVO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention能量谷算法优化卷积网络结合双向门控循环单元网络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EVO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention能量谷算法优化卷积网络结合双向门控循环单元网络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
机器学习之心·2024-01-24 07:46

多维时序 | Matlab实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向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-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向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-BiGRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 07:45

Sony IMX222相机的配置和解析

小结：没什么难点，解析过MIPI以后这些都很容易，但是顺便重写了同步FIFO和卷积，不用IP，感觉有所锻炼。
NoNoUnknow·2024-01-24 07:05

CNN-BIGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元多输入多输出预测，CNN-BIGRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:28

卷积神经网络CNN的数据回归预测,多输入单输出模型。（主要应用于风速，负荷，功率）

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行tic%restoredefaultpath%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_t
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络多输入多输出预测，CNN-BILSTM-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元多输入多输出预测，CNN-GRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

EVO-TCN-multihead-Attention能量谷算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量回归预测，多变量输入模型。matlab代码，2023及其以上。评价指标包括:R2、MAE、M

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','te
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:16

SCI一区 | Matlab实现BO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区|Matlab实现BO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积双向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SCI一区|Matlab实现BO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 06:59

多维时序 | Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法优化时间卷积网络结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GWO-TCN-Multihead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 06:58

多维时序 | Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结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WOA-TCN-Multihead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 06:58

分类预测 | Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost基于长短期记忆网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

分类预测|Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost基于长短期记忆网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost
机器学习之心·2024-01-24 06:56

图卷积GCN实战基于网络结构图的网络表示学习实战

下面的是数据：from,to,cost73,5,352.65,154,347.2154,263,392.9263,56,440.856,96,374.696,42,378.142,58,364.658,95,476.895,72,480.172,271,419.5271,68,251.1134,107,344.0107,130,862.1130,129,482.5227,167,1425.7167
甜辣uu·2024-01-24 05:46

【DeepLearning-1】 注意力机制（Attention Mechanism）

1.1注意力机制的基本原理：计算注意力权重：注意力权重是通过计算输入数据中各个部分之间的相关性来得到的。这些权重表示在给定上下文下，数据的某个部分相对于其他部分的重要性。
风筝超冷·2024-01-24 03:50

NIPS 2018 | Quoc Le提出卷积网络专属正则化方法DropBlock

姓名:刘畅学号：15020199045转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49079813【嵌牛导读】：谷歌大脑团队在arXiv上发布论文，提出了一种卷积网络正则化方法DropBlock
薰风初入弦Isono_5c51·2024-01-24 01:48

机器学习实验4——CNN卷积神经网络分类Minst数据集

文章目录实验内容原理CNN实现分类Minst代码数据预处理：设置基本参数：实验内容基于手写minst数据集，完成关于卷积网络CNN的模型训练、测试与评估。
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

U-Net的原理

U-Net是一种专为医学图像分割而设计的卷积神经网络（CNN）架构。
来自宇宙的曹先生·2024-01-24 00:43

Davit 学习笔记（附代码）

DualAttentionVisionTransformers（DaViT）是一种新的VisionTransformer模型，它在全局建模方面引入了双注意力机制。
无妄无望·2024-01-23 22:07

transformer优化(一)-UNeXt 学习笔记

它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用MLP。通过一个标记化的MLP块来标记和投影卷积
无妄无望·2024-01-23 22:07

自然语言处理的发展

方向一：技术进步深度学习：深度神经网络在自然语言处理中发挥了重要作用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
十二点的泡面·2024-01-23 21:28

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络主要就是应用于计算机视觉（CV）当中！可以做啥？
Array902·2024-01-23 21:45

即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 | 多套版本配合使用

卷积神经网络（CNNs）通过提取空间特征并在基于视觉的任务中实现了最先进的准确性，彻底改变了图像分类。所提出的压缩激励网络模块收集输入的通道表示。
迪菲赫尔曼·2024-01-23 21:10

即插即用篇 | 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 20:57

李沐-《动手学深度学习》--03-注意力机制

一、注意力机制1.注意力提示1）框架**随意：**跟随自己的想法的，自主的想法，例如query**不随意：**没有任何偏向的选择，例如Keys如何得到kvq2）Nadaraya-Watson核回归就是一个
叮咚Zz·2024-01-23 20:51

亚热带常见自然林病虫害识别系统需求分析

技术可行性基于卷积神经网络的亚热带常见自然林病虫害识别系统也采用了卷积神经网络作为分类器,卷积神经网络是深度学习领域发展最
AI敲代码的手套·2024-01-23 18:01

自然语言处理的发展

其中，词嵌入、循环神经网络（RNN）、Transformer和注意力机制等是近年来NLP领域的明星技术。词嵌入是一种将词汇映射到固定维度的
佛系爱学习·2024-01-23 16:15

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

在大模型中，常见的架构包括卷积神经
OpenChat·2024-01-23 16:00

TensorFlow框架(6)之RNN循环神经网络详解

全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间是全连接或部分连接的，但每层之间的节点是无连接的。图11RNN-rolled如图11所示是一个典
AI小白龙*·2024-01-23 15:06

为什么在缺陷检测之后进行缺陷重建（重现）？

最近读论文时，发现作者用目标检测算法检测到锻件上缺陷之后，然后使用2D卷积层和LSTM(长短期记忆)的组合实现对缺陷的重现，缺陷轮廓的重现出现在PVC塑料板子上面。论文出自下图。
神笔馬良·2024-01-23 14:01

【BBuf的CUDA笔记】十三，OpenAI Triton 入门笔记一

FlashAttention，大模型推理框架lightllm，diffusion第三方加速库stable-fast等灯，以及很多mlsys的paper也开始使用Triton来实现比如最近刚报道的这个新一代注意力机制
just_sort·2024-01-23 13:27
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