注意力机制

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLOv5s的道路目标检测（续）

目录3.3融合注意力模块3.3.1注意力机制3.3.2SENet3.3.3CBAM3.3.4ECA3.3.5改进后的算法网络结构
林聪木·2023-11-22 06:35

YOLO改进系列之注意力机制（GAM Attention模型介绍）

模型结构为了提高计算机视觉任务的性能，人们研究了各种注意力机制。然而以往的方法忽略了保留通道和空间方面的信息以增强跨维度交互的重要性。
BestSongC·2023-11-22 03:06

YOLO改进系列之注意力机制（CoTAttention模型介绍）

它是在经典的注意力机制（AttentionMechanism）上进行了改进，能够自适应地对不同的视觉和语言输入进行注意力分配，从而更好地完成VQA任务。
BestSongC·2023-11-22 03:35

YOLO改进系列之注意力机制（EffectiveSE模型介绍）

模型结构ESE(EffectiveSqueezeandExtraction)layer是CenterMask模型中的一个block，基于SE（SqueezeandExtraction）改进得到。与SE的区别在于，ESEblock只有一个fc层，(CenterMask:Real-TimeAnchor-FreeInstanceSegmentation)的作者注意到SE模块有一个缺点：由于维度的减少导致
BestSongC·2023-11-22 03:35

YOLO改进系列之注意力机制（GatherExcite模型介绍）

模型结构尽管在卷积神经网络（CNN）中使用自底向上的局部运算符可以很好地匹配自然图像的某些统计信息，但它也可能阻止此类模型捕获上下文的远程特征交互。Hu等人提出了一种简单，轻量级的方法，以在CNN中更好地利用上下文。通过引入一对运算符来做到这一点：Gather可以有效地在很大的空间范围内聚合特征响应，而Excite可以将合并的信息重新分布到局部特征。GatherExcite构造了一个轻量级函数来收
BestSongC·2023-11-22 03:57

【深度学习实验】注意力机制（四）：点积注意力与缩放点积注意力之比较

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.理论介绍a.认知神经学中的注意力b.注意力机制1.注意力权重矩阵可视化（矩阵热图）2.掩码Softmax操作3.打分函数——
QomolangmaH·2023-11-21 21:46

【深度学习实验】注意力机制（三）：打分函数——加性注意力模型

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.理论介绍a.认知神经学中的注意力b.注意力机制1.注意力权重矩阵可视化（矩阵热图）2.掩码Softmax操作3.打分函数——
QomolangmaH·2023-11-21 21:16

基于MINST数据集做分类的机器学习项目

已完成）端对端的机器学习项目（已完成）训练深度神经网络使用TensorFlow自定义模型和训练使用TensorFlow加载和预处理数据使用卷积神经网络的深度计算机视觉使用RNN和CNN处理序列使用RNN和注意力机制进行自然语言处理使用自动编码器和
问题很多de流星·2023-11-21 12:51

注意力机制（Attention）、自注意力机制(Self Attention)和多头注意力(Multi-head Self Attention)机制详解

目录参考一、Attention注意力机制原理计算过程二、自注意力机制2.1自注意力关键！！
好喜欢吃红柚子·2023-11-21 10:23

文本生成：Transformer与GPT模型

内容摘要：本文将详细介绍Transformer和GPT模型在文本生成中的原理，包括注意力机制、位置编码、解码器等要点。同时，将通过代码实例展示每个要点的实际应用。
PyTechShare·2023-11-21 10:58

【配套博客】《集体智慧编程》推荐系统

推荐系统（建设中进度20%）背景介绍场景介绍算法介绍相似性算法欧几里得距离计算皮尔逊算法Jacard系数曼哈顿距离算法设计模式现代推荐算法基于卷积神经网络的推荐模型序列模型深度学习和注意力机制集体智慧编程是一本比较老的书
破幻星空·2023-11-21 05:47

【学习笔记】现代循环神经网络

另外其实还学习了下注意力机制，但因为那块基本都是数学公式的推导，很难打公式，所以打算直接记Transf
磊磊要加油学习鸭·2023-11-21 01:03

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络
czyxw·2023-11-21 01:57

11-注意力机制

注意力由人类的注意力得到启发，将更多的关注放在更重要的地方，而忽视其他的无关信息。在神经网络中，注意力可以认为是权重，权重越大，代表需要投入更多的关注。最开始attention在CV领域中被提出，通过对全局的扫描，获取需要重点关注的区域，然后对这一区域投入更多的资源，获取更多与目标有关的细节信息，而忽视其他无关信息。通过这种机制可以利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值的信息。查询、键、
pepsi_w·2023-11-20 12:13

论文中注意力机制可视化图的制作

以下是个人经验：最近在使用注意力机制实现文本分类，我们需要观察每一个样本中，模型的重心放在哪里了，就是观察到权重最大的token。这时我们需要使用热力图进行可视化。
MeteorMan99·2023-11-20 12:43

（2022，MoCA）Few-shot 图像生成的原型记忆（Prototype Memory）和注意力机制

PrototypeMemoryandAttentionMechanismsforFewShotImageGeneration公众号：EDPJ目录0.摘要1.简介2.相关工作3.方法3.1原型记忆学习3.2记忆概念注意力（MEMORYCONCEPTATTENTION，MoCA）3.3空间上下文注意力3.4整合两条调制路径4.实验4.1few-shot图像合成性能4.2消融研究4.3原型概念分析4.4
EDPJ·2023-11-20 12:43

【深度学习实验】注意力机制（二）：掩码Softmax 操作

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.理论介绍a.认知神经学中的注意力b.注意力机制：1.注意力权重矩阵可视化（矩阵热图）2.掩码Softmax操作a.导入必要的库
QomolangmaH·2023-11-20 12:12

【深度学习实验】注意力机制（一）：注意力权重矩阵可视化（矩阵热图heatmap）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.理论介绍a.认知神经学中的注意力b.注意力机制：1.注意力权重矩阵可视化（矩阵热图）a.导入必要的库b.可视化矩阵热图（show_heatmaps
QomolangmaH·2023-11-20 12:36

Attentron：few-shot text-to-Speech Utilizing Attemtio-based Variabl-length Embedding论文阅读

一个微调的编码器通过注意力机制来提取变长的风格信息，一个粗调的编码器用于提高语音合成的稳定性，避免了在合成未见过说话人的语音时产生胡言乱语。
JanettaC·2023-11-20 07:35

时间序列预测实战(十三)定制化数据集FNet模型实现滚动长期预测并可视化结果

->官方论文代码地址官方代码地址->官方下载地址Github个人修改代码地址->个人修改版本呢的下载地址CSDN一、本文介绍本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet，它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制
Snu77·2023-11-20 07:59

风火编程--深度学习算法介绍

so-vits-svc论文总结工具chatpaper图像去模糊EfficientFrequencyDomain-basedTransformersforHigh-QualityImageDeblurring注意力机制
风火编程·2023-11-20 07:53

注意力机制的原理及实现（pytorch）

本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052空间注意力机制（attentionUnet）classAttention_block
资料加载中·2023-11-20 07:16

深入理解注意力机制（下）——缩放点积注意力及示例

二、缩放点积注意力现在我们已经了解了注意力机制的原型，但是它未能解决输入处理速度慢的问题。为了提高计算速度并利用并行计算的能力，有必要放
无水先生·2023-11-20 05:45

深度学习中的注意力模型（2017版）

所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。人类的视觉注意力从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先简单
csiao_Bing·2023-11-20 04:43

Pytorch：Transformer(Encoder编码器-Decoder解码器、多头注意力机制、多头自注意力机制、掩码张量、前馈全连接层、规范化层、子层连接结构、pyitcast) part1

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）Encoder编码器-Decoder解码器框架+Attention注意力机制Pytorch
あずにゃん·2023-11-19 22:16

多维时序 | MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的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·2023-11-19 16:32

分类预测 | Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测

分类预测|Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述
机器学习之心·2023-11-19 15:42

SENET通道注意力机制源代码+注释

importtorchimporttorch.nnasnnclassSENET(nn.Module):def__init__(self,channel,r=0.5):#channel为输入的维度,r为全连接层缩放比例->控制中间层个数super(SENET,self).__init__()#全局均值池化self.global_avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)#全连接
小馨馨的小翟·2023-11-19 06:10

SENET论文笔记注意力机制

SENet论文笔记注意力机制Squeeze-and-ExcitationNetworks2019Abstract传统卷积都是在特征层级上通过提高空间编码质量提高表示能力SENet注重通道关系，自适应地调整通道方向特征图权重
B1CK·2023-11-19 06:10

第一次组会汇报（2023/11/18）

目录一，浅谈学习规划二，两个比较典型的注意力机制㈠SEnet⒈结构图⒉机制流程讲解⒊源码（pytorch框架实现）及逐行解释⒋测试结果㈡CBAM⒈结构图⒉机制流程讲解⒊源码（pytorch框架实现）及逐行解释
晴友读钟·2023-11-19 06:08

SEnet注意力机制(逐行代码注释讲解）

⒉机制流程讲解通道注意力机制的思想是，对于输入进来的特征层，我们在每一个通道学习不同的权重，这些权重与不同通道的特征相关，决定了每个通道在任务中的重要性。
晴友读钟·2023-11-19 06:04

HMM与LTP词性标注之LTP介绍

文章目录LTP牛刀小试上图缺点：参数太多，中文语料库匮乏注意力机制，相当于给每一个词赋予一个权重，权重越大的越重要。bert的缺点：神经元太多，较慢。
赵孝正·2023-11-18 23:28

YOLOV8改进：在C2f模块不同位置添加GAM注意力机制，有效涨点!

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GAM，经过测试，有效涨点。论文地址目录1.步骤一2.步骤二
dg68668·2023-11-18 18:02

YOLOv8改进 | DAttention (DAT)注意力机制实现极限涨点

VisionTransformerwithDeformableAttention)的教程，其发布于2022年CVPR2022上同时被评选为BestPaper，由此可以证明其是一种十分有效的改进机制，其主要的核心思想是：引入可变形注意力机制和动
Snu77·2023-11-18 18:01

YOLOv8改进 | 如何在网络结构中添加注意力机制、C2f、卷积、Neck、检测头

一、本文介绍本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C2f一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv8模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。
Snu77·2023-11-18 18:55

论文阅读——RetNet

这些方法大概分类三类：一是代替transformer非线性注意力机制的线性注意力，二是牺牲并行训练，但是推理效率高的循环模型，三是寻找一种其他机制代替注意力机制。但是都不成功。
じんじん·2023-11-18 18:05

时间序列预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)时间序列预测，单列数据输入

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)时间序列预测，单列数据输入评价指标包括
前程算法屋·2023-11-18 17:17

多维时序预测 | Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，多列变量输入

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，多列变量输入评价指标包括
前程算法屋·2023-11-18 17:17

多维时序预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)多变量时间序列预测

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前程算法屋·2023-11-18 17:17

时间序列预测 | Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)时间序列预测，单列数据输入模型

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前程算法屋·2023-11-18 17:16

多维时序预测 | Matlab基于斑马优化卷积神经网络结合长短期记忆网络融合注意力机制的多变量时间序列预测，ZOA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列超前24步回归预测算法

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于斑马优化卷积神经网络结合长短期记忆网络融合注意力机制的多变量时间序列预测，ZOA-CNN-LSTM-Attention
前程算法屋·2023-11-18 17:46

多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型

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前程算法屋·2023-11-18 17:46

多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型

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前程算法屋·2023-11-18 17:46

多维时序 | MATLAB实现PSO-BiGRU-Attention粒子群优化双向门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现PSO-BiGRU-Attention粒子群优化双向门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现PSO-BiGRU-Attention粒子群优化双向门控循环单元融合注意力机制的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·2023-11-18 17:14

分类预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测

分类预测|Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述
机器学习之心·2023-11-18 17:03

添加注意力机制过程+添加专家网络

添加注意力失败二、添加专家网络1、在得到logits_per_image之后添加专家网络网络的输入维度应该与logits_per_image.shape[1]一致，那就添加logits_per_image这个参数类似于image_features0的get，去getlogitimage_features0=get_image_features(image,self.model,self.prepr
萤石ym·2023-11-17 03:21

对比试验代码修改

Fedavg改成使用了clip模型，，，，，修改失败，因为clip模型出来的数据分成图像和文本，改不好，失败告终2、从fedclip修改成普通的Fedavgfedclip是使用了clip预训练模型，再添加了基于注意力机制的适配器
萤石ym·2023-11-17 03:21

注意力机制（二）

本文参考自:原文地址导读目前采用编码器-解码器(Encode-Decode)结构的模型非常热门，是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，对于长度较短的输入序列而言，该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而，这种模型存在的问题在于：当输入序列非常长时，模型难以学到合理的向量表示。在这篇博文中，我们将探索加入LSTM/RN
caiyun987·2023-11-16 19:31

[动手学深度学习]注意力机制Transformer学习笔记

动手学深度学习（视频）：68Transformer【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili动手学深度学习（pdf）：10.7.Transformer—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)李沐Transformer论文逐段精读：Transformer论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibiliVaswani,A.etal.(2017)'Attentio
夏莉莉iy·2023-11-16 19:30

【nlp】2.6 注意力机制Attention

注意力机制1注意力机制介绍1.1注意力概念1.2注意力计算规则1.3常见的注意力计算规则2什么是深度神经网络注意力机制3注意力机制的作用4注意力机制实现步骤4.1步骤4.2代码实现1注意力机制介绍1.1
lys_828·2023-11-16 19:26
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