注意力机制

（超详细）4-YOLOV5改进-添加ShuffleAttention注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个SE.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitfromtorch.nn.parameterimportParameterclassShuffleAttention(nn.Module):def__init__(self,cha
我要变胖哇·2024-01-12 06:36

深度学习｜17.7 注意力模型直觉

假设使用一个注意力机制去处理将法语句子翻译成英语句子的过程。
晓源Galois·2024-01-11 18:37

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

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

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

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

构建推荐模型相关工作：https://www.jianshu.com/p/1b3ded6acb81发表在CIKM2019,昆士兰大学Prof.HongzhiYin目前session推荐的研究中，主要利用注意力机制来挖掘序列模式
阿瑟_TJRS·2024-01-10 04:18

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

作者提出了仅依赖于注意力机制的的一种新的简单网络结构（Transformer），在机器翻译任务中与其他模型相比，该模型展现了更高的并行计算量同时大大减少了训练时间。
pepsi_w·2024-01-09 20:37

Attention Is All You Need (Transformer 原文)

性能最好的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构Transformer，它完全基于注意力机制，完全摒弃了递归和卷积。在两
Y蓝田大海·2024-01-09 20:36

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

一文读懂「Attention」注意力机制

前言：Attention是很多内容的重点，因此需要详细了解一下Attention的内部逻辑，一般情况attention分为很多种类型，不同的技术涉及不同类型，这里单介绍Attention的基本逻辑。资料：AttentionisAllYouNeed：AttentionIsAllYouNeed基础介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/53036028视频介绍：https://
女王の专属领地·2024-01-09 11:45

多模态推荐系统综述：二、特征交互 Fusion

一些模型应用注意力机制在粗粒度级别融合来自多种模式的信息。注：将多模态信息分为用户侧和项目侧，包括各自的id信息和side信息：UVCAN、MCPTR。
南宫凝忆·2024-01-08 16:20

2023.12.17周报

目录摘要ABSTRACT一、文献阅读1、题目2、摘要3、网络架构4、文献解读一、Introduction二、创新点三、实验过程四、结论二、Self-Attention一、如何运用自注意力机制？
Nyctophiliaa·2024-01-08 14:34

目标检测-One Stage-YOLOv4

文章目录前言一、目标检测网络组成二、BoF（BagofFreebies）1.数据增强2.语义分布偏差问题3.损失函数IoUGIoUDIoUCIoU三、BoS(BagofSpecials)增强感受野注意力机制特征融合激活函数后处理四
学海一叶·2024-01-08 08:11

Conv2Former：一种transformer风格的卷积特征提取方式

我们都知道ViTs推动了设计识别模型的发展，近几年使用的也相当的多，通常就是CNN网络引入注意力机制，往往可以获得不错的性能，因为相比较与卷积cnn，self-attention能够模拟全局成对依赖关系
夏天是冰红茶·2024-01-08 07:54

时序预测 | Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)

时序预测|Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)目录时序预测|Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测
机器学习之心·2024-01-08 07:23

64 注意力机制 | 65 注意力分数【动手学深度学习v2】

文章目录64注意力机制总结65注意力分数【动手学深度学习v2】总结代码加性注意力，还是看书吧有解释可视化这个图，看哪一帧比较重要？！
联系丝信·2024-01-08 06:51

第三十七周周报：文献阅读+掩码、多头注意力机制+位置编码

目录摘要Abstract文献阅读：基于注意力的LSTM大地震预报网络现有问题提出方法基于注意力的LSTM网络研究实验实验目的数据集评估指标数据预处理和特征提取结果讨论MaskedSelf-Attention（掩码自注意力）Muti-HeadSelf-Attention（多头自注意力）MaskedMulti-headSelf-Attention（掩码多头自注意力）PositionalEncoding
m0_66015895·2024-01-08 06:35

机器学习周报第十六周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.1词嵌入1.2嵌入矩阵1.3学习词嵌入1.4Word2Vec二、序列模型和注意力机制2.1seq2seq（sequencetosequence）模型2.2注意力模型直观理解总结摘要词嵌入
Ramos_zl·2024-01-08 06:32

机器学习周报第九周

Transformer是一种基于注意力机制
Ramos_zl·2024-01-08 06:02

YOLOv5改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络改进特征融合层

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是CSWinTransformer，其基于Transformer架构，创新性地引入了交叉形窗口自注意力机制，用于有效地并行处理图像的水平和垂直条带，形成交叉形窗口以提高计算效率
Snu77·2024-01-08 06:30

Informer：用于长序列时间序列预测的高效Transformer模型

这个模型的创新点包括三个主要特性：ProbSparse自注意力机制：这种机制
随机惯性粒子群·2024-01-07 23:32

Residual Attention Network for Image Classification

这是CVPR的文章，讨论关于注意力机制在分类的应用。papergithub容易理解的代码通过使用sigmoid函数对主干网络构建mask，在特征上添加掩码，使网络更加关注主要的特征。
yanghedada·2024-01-07 19:14

YOLOv5+混合注意力机制再涨4.3%，Transformer混合设计依旧可以卷

该方法是一种专门针对焊接缺陷检测算法的混合注意力机制，通过增加准确度并降低计算成本来提高制造过程中的质量控制。
AI追随者·2024-01-07 10:57

自动驾驶预测-决策-规划-控制学习（4）：预测分析文献阅读

什么是自注意力机制？2.数据集是什么？3.预测车辆行驶轨迹和车辆换道意图4.LSTM网络二、神经网络概述1.人工智能是什么？2.机器学习是什么？3.深度学习是什么？4.神经网络是什么？
棉花糖永远滴神·2024-01-07 06:11

YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。2.涨点效果：添加SCConv，经过测试，有效涨点。
AICurator·2024-01-07 02:29

YOLOV8改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。2.涨点效果：添加SCConv，经过测试，有效涨点。
AICurator·2024-01-07 02:28

八大在线项目实习 2024年第一期即将开班

股票价格形态聚类与收益分析（Python金融分析）某平台网络入侵用户自动识别（Python机器学习）某平台广东省区采购数据分析（Excel供需分析）产品订单的数据分析与需求预测（Python营销分析）基于注意力机制的评论者满意度分析
泰迪智能科技·2024-01-07 01:14

2023/12/17周报

4.1SymbolicDescription4.2TheShort-TermMemoryPriorityModel4.3TheSTAMPModel4.4TheShort-TermMemoryOnlyModel5实验过程5.1评价指标5.2实验结果深度学习注意力机制注意力分布各分布代码实现总结摘要本周阅读了一篇关于注意力机制相关的文章
user_s1·2024-01-06 07:25

2023/6/18周报 Transformer

文章目录摘要AbstractRNNTransformerEncoderDecoderEncoder-DecoderTrainingTips自注意力机制类别总结SkipsomecalculationswithhumanknowledgeLearnablePatterns
user_s1·2024-01-06 07:24

基于PyTorch的Transformer组件实现

整体架构和关键组件注意力机制的提出极大提高了神经网络对序列相关信息的学习能力。Transfo
oveZ·2024-01-06 06:48

YOLOv8优化：注意力系列篇 | 全局注意力机制（GAM），CBAM升级版

GAM在不同检测领域中应用广泛YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.GAM注意力介绍摘要：人们已经研究了各种注意力机制来提高各种计算机视觉任务的性能
会AI的学姐·2024-01-06 00:13

Pointnet++改进：在特征提取模块加入GAM注意力机制

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入GAM注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步
AICurator·2024-01-05 17:27

Pointnet++改进：在特征提取模块加入EMA注意力机制

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入EMA注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三
AICurator·2024-01-05 17:27

Pointnet++改进：在特征提取模块加入SegNext_Attention注意力机制，卷积注意力打造高性能点云分割模型

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入SegNext_Attention注意力机制，提升性能，实现有效涨点。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。
AICurator·2024-01-05 17:27

Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发CoordAtt注意力机制 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入CoordAtt注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二
AICurator·2024-01-05 17:25

第一课：Transformer

大语言模型（LLM）技术演变史注意力机制Transformer结构课程ppt及代码地址2、学习心得：3、经验分享：4、课程反馈：5、使用MindSpore昇思的体验和反馈：6、未来展望：1、学习总结：什么是语言模型
一条大蟒蛇6666·2024-01-05 08:20

分类预测 | Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention递归图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RP-CNN-LSTM-Attention递归图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RP-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-01-05 04:44

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention开普勒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KOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention开普勒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KOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-05 04:13

基于深度学习的车型检测系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov5  yolov5主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM、CA等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2024-01-04 20:36

基于深度学习的车型检测系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov8  yolov8主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2024-01-04 20:06

基于深度学习的垃圾检测与分类系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov8  yolov8主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2024-01-04 20:05

基于深度学习的PCB板缺陷检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov8  yolov8主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2024-01-04 20:04

EI级 | Matlab实现TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

EI级|Matlab实现TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测目录EI级|Matlab实现TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-01-04 17:28

Transformer的数学原理是什么?一点思考

Transformer是一种基于自注意力机制的序列建模模型，广泛应用于自然语言处理和其他序列转换任务中。它的数学原理主要涉及自注意力机制和位置编码。
人工智能教学实践·2024-01-04 10:33

Transformer和RNN的区别?

结构：Transformer：Transformer模型是一种基于自注意力机制的序列建模模型。它主要由编码器和解码器组成，每个部分都包含多个相同的层。每个层都由多头注意力机制和前馈神经网络组成。
人工智能教学实践·2024-01-04 10:58

【目标检测实验系列】YOLOv5模型改进：融合混合注意力机制CBAM，关注通道和空间特征，助力模型高效涨点！（内含源代码，超详细改进代码流程）

1.文章主要内容本篇博客主要涉及混合(通道角度与空间角度)注意力机制CBAM融合到YOLOv5模型中。（通读本篇博客需要7分钟左右的时间）。2.
弗兰随风小欢·2024-01-04 06:04

Pointnet++改进：在特征提取模块加入NAMAttention注意力机制，有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入NAMAttention注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一
AICurator·2024-01-04 06:17

YOLOv8改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是CSWinTransformer，其基于Transformer架构，创新性地引入了交叉形窗口自注意力机制，用于有效地并行处理图像的水平和垂直条带，形成交叉形窗口以提高计算效率
Snu77·2024-01-04 06:12
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