cnn注意力机制第10页

多输入多输出 |ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测 Matlab实现

完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于麻雀算法优化卷积神经网络结合双向门控循环单元（SSA-CNN-BiGRU

机器学习之芯·2024-01-30 22:00

关于CNN

1.理解卷积神经网络中的通道channel2.手把手教你用TensorFlow实现卷积神经网络3.tensorflow笔记：多层CNN代码分析

御风之星·2024-01-30 22:42

CNN之Lenet5

LeNet诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。LeNet-5是YannLeCun等人在多次研究后提出的最终卷积神经网络结构，主要用于手写数字识别LeNet5的网络结构如下所示：[图片及描述来源：LeCun,Y.;Bottou,L.;Bengio,Y.&Haffner,P.(1998).Gradient-basedlearningappliedtodocumen

苹果味的橘子·2024-01-30 21:16

都说成交有套路，NONONO，实在才是硬道理

他就是莱恩·塞尔汉，美国知名房地产经纪人、高人气证人秀明星，受到CNN、FOX、NBC、CBS等各大媒体的广泛推崇。今天我们一起来看下他的秘密法宝——《成交闭环：揭秘成交的底层逻辑》。10

可可来了·2024-01-30 20:07

[论文笔记] PAI-Megatron 源码解读之Mistral的滑动窗口sliding window

这里的目的是创建一个额外的掩码，以便在自注意力机制中只考虑每个位置附近的一定数量的位置，而不是所有之前的位置。这通常用于减少计算复杂性和提高长序列处理的效率。

心心喵·2024-01-30 20:08

AI嵌入式K210项目（25）-手写数字识别

实验准备请先将模型文件导入内存卡上，再将内存卡插入到K210开发板的内存卡插槽上，具体操作步骤请参考：AI嵌入式K210项目（21）-AI模型文件导入至TF卡本实验使用/sd/KPU/mnist/uint8_mnist_cnn_model.kmodel

疯狂飙车的蜗牛·2024-01-30 19:55

机器学习复习（3）——分类神经网络与drop out

完整的神经网络以分类任务为例，神经网络一般包括backbone和head（计算机视觉领域）下面的BasicBlock不是一个标准的backbone,标准的应该是复杂的CNNs构成的Classfier是一个标准的

不会写代码！！·2024-01-30 16:12

机器学习复习（4）——CNN算法

目录数据增强方法CNN图像分类数据集构建导入数据集定义trainer超参数设置数据增强构建CNN网络开始训练模型测试数据增强方法#一般情况下，我们不会在验证集和测试集上做数据扩增#我们只需要将图片裁剪成同样的大小并装换成

不会写代码！！·2024-01-30 16:12

RMNet: Equivalently Removing Residual Connection from Networks

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2111.00687.pdf源码链接：https://hub.nuaa.cf//fxmeng/RMNet简介自从AlexNet问世以来，SOTA的CNN

qgh1223·2024-01-30 15:12

TextCNN的复现

TextCNN的复现–pytorch的实现对于TextCNN的讲解，可以参考这篇文章ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification-知乎(zhihu.com

零戚·2024-01-30 09:47

1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文

目录CNNRNN3种RNN模型简单RNNLSTM（长短期记忆模型）GRU参考论文CNNCNN是卷积神经网络提取图片特征、在输出阶段可以使用sigmoid函数返回01值RNN3种RNN模型简单RNNH就是每层神经元所产生的一个输出信号

CQU_JIAKE·2024-01-30 09:43

AI大语言模型学习笔记之三：协同深度学习的黑魔法 - GPU与Transformer模型

Transformer模型是由Vaswani等人在2017年提出的，其核心思想是自注意力机制（self-attentionmechanism），它在处理序列数据时能够捕捉长距离依赖关系，从而在NLP等任务中取得了优异

DATA无界·2024-01-30 09:43

2023年算法SAO-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）

2023年算法SAO-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）SAO-CNN-BiLSTM-Attention雪消融优化器优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

树洞优码·2024-01-30 09:42

LSTM进行情感分析

LSTM进行情感分析的复现–pytorch的实现关于TextCNN的复现参考本文章TextCNN的复现–pytorch实现-知乎(zhihu.com)接下来主要是对代码内容的详解，完整代码将在文章末尾给出

零戚·2024-01-30 09:12

2023年算法CDO-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）

2023年算法CDO-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）CDO-CNN-BiLSTM-Attention切诺贝利灾难优化器优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

树洞优码·2024-01-30 09:40

2023年算法GWCA -CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）

2023年算法GWCA-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）GWCA-CNN-BiLSTM-Attention长城建造算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

树洞优码·2024-01-30 07:15

手机投屏到笔记本电脑的两种方法，免费的！

据cnnic数据，截至2022年12月，短视频用户规模达10.12亿，同比增长7770万，增长率为8.3%，在整体网民中的占比为94.8%。据第三方机构QuestMobile

AirDroid_cn·2024-01-30 07:42

计算机视觉的基本概念和技术有哪些?

目标检测和识别：这是识别图像中特定对象的过程，例如使用Haar级联、R-CNN、YOLO等技术。深度学习：这是一种强大的机器学习技术，被广泛

shanshan2099·2024-01-30 05:44

文献速递：人工智能医学影像分割--- 使用带有主动轮廓和CNN分类器的FCM对CT肺部图像进行分割

文献速递：人工智能医学影像分割—使用带有主动轮廓和CNN分类器的FCM对CT肺部图像进行分割01文献速递介绍肺是呼吸道中最重要的部分。肺的上呼吸道和下呼吸道是两个通道。

有Li·2024-01-30 00:42

m基于CNN卷积神经网络的IBDFE单载波频域均衡算法

1.算法描述单载波频域均衡(SC-FDE)是解决符号间干扰(ISI)问题的一项重要技术。相比于单载波时域均衡(SC-TDE)技术和正交频分复用(OFDM)技术,SC-FDE技术具有复杂度低、峰均功率比小的优点。但是,SC-FDE技术中,均衡算法的性能与复杂度存在制约关系,传统均衡算法无法在二者之间取得较好的折衷。在单载波频域均衡系统中，线性均衡算法虽然简单易行，但是其抑制噪声干扰和符号间干扰的能力

AI小白龙*·2024-01-29 21:05

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例

一阶段与两阶段深度学习目标检测器物体检测用例和应用物体检测发展里程碑流行的物体检测算法YOLO：你只看一次SSD:Single-shotDetectorR-CNN：基于区域的卷积神经网络下一步是什么

jcfszxc·2024-01-29 20:30

机器学习周报第23周

BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining,evaluationandtokenizationanalysis2.1摘要2.2理论背景2.3实验结果总结摘要在深度学习中，卷积神经网络（CNN

Ramos_zl·2024-01-29 16:21

《Confusion Graph: Detecting Confusion Communities in Large Scale Image Classification》阅读笔记

初读摘要问题描述：对于基于深度卷积神经网络（CNN）的图像分

AncilunKiang·2024-01-29 15:49

《Visual Tree Convolutional Neural Network in Image Classification》阅读笔记

图像分类中的视觉树卷积神经网络作者YuntaoLiu、YongDou、RuochunJin和PengQiao来自国防科技大学并行和分布式处理国家实验室初读摘要问题：在图像分类领域，随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN

AncilunKiang·2024-01-29 15:45

Deeplab系列语义分割模型

目录一、网络模型1.deeplabv12.deeplabv23.deeplabv34.deeplabv3+二、空洞卷积三、代码实现总结一、网络模型1.deeplabv1深度卷积神经网络（DCNN）和条件随机场

CPones·2024-01-29 14:57

通俗易懂理解MobileNet网络模型

参考资料详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】MobileNetv1和MobileNetv2二、MobileNetv1原始论文：[1]MobileNet网络详解【深度学习】轻量化CNN

花花少年·2024-01-29 13:54

【RT-DETR有效改进】反向残差块网络EMO | 一种轻量级的CNN架构（轻量化网络，参数量下降约700W）

其的构成块iRMB在之前我已经发过了，同时进行了二次创新，本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO，所以我们二次创新之后的iEMA也可以用于这个网络中，再次形成二次创新，同时本文的主干网络为一种轻量级的CNN

Snu77·2024-01-29 13:49

【YOLOv8改进-论文笔记】RFAConv：感受野注意力卷积，创新空间注意力

在本文中，我们提出了一个关于空间注意力有效性的新视角，即空间注意力机制本质上是解决卷积核参数共享的问题。然而，由空间注意力生成的注意力图中包含的信息对于大尺寸卷积核来说并不充分。

程序员半夏·2024-01-29 13:06

CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

玉米爆米花介绍本文作者提出了一种名为SCConv（SpatialandChannelreconstructionConvolution，空间和通道重建卷积）的卷积模块，目的是减少卷积神经网络中特征之间的空间和通道冗余，从而压缩CNN

PaperWeekly·2024-01-29 13:32

目标检测算法改进系列之添加SCConv空间和通道重构卷积

SCConv-空间和通道重构卷积SCConv（空间和通道重构卷积）的高效卷积模块，以减少卷积神经网络（CNN）中的空间和通道冗余。SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。

我悟了-·2024-01-29 13:01

Yann LeCun荣获全球AI大奖！Keras之父和Deepmind创始人也曾获奖

YannLeCun因为为深度学习作出的杰出贡献（主要是发明了CNN卷积神经网络）和Hinton和Bengio三人共同获得了图灵奖。最近几年，LeCun所领

夕小瑶·2024-01-29 12:21

基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的电能质量扰动识别模型

导入部分数据，扰动信号可视化第二步，扰动·信号经过FFT可视化2电能质量扰动数据的预处理2.1导入数据第一步，按照公式模型生成单一信号2.2制作数据集第一步，定义制作数第二步，制作数据集与分类标签3基于FFT+CNN-BiGRU-Attention

建模先锋·2024-01-29 12:36

吉林省第二实验远洋学校今日微团课八年一班任天琦

是一个由加拿大科学家领导的科学团体在近日探测到了太空中重复的快速射电暴（FastRadioBurst），1月9日，关于这一发现的两篇论文（未编辑版）在《自然》（Nature）上线，随之得到了BBC、《卫报》、CNN

KidChao·2024-01-29 11:08

PyTorch复现网络模型VGG

VGG以其对卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）结构的研究而闻名，特别是在ILSVRC（ImageNetLargeScal

DogDaoDao·2024-01-29 08:13

【李宏毅机器学习】Transformer 内容补充

【李宏毅机器学习2021】自注意力机制(Self-attention)(上)_哔哩哔哩_bilibili发现一个奇怪的地方，如果直接看ML/DL的课程的话，有很多都是不完整的。

Karen_Yu_·2024-01-29 08:57

2023年算法OOA-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）

OOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测Matlab语言。

树洞优码·2024-01-29 06:37

当卷积数为3时准确率达到最大值82.09。_33卷积+13卷积+3*1卷积=白给的精度提升...

作者|BBuf编辑|唐里ICCV2019:通过非对称卷积块增强CNN的核骨架下面要介绍的论文发于ICCV2019，题为「ACNet:StrengtheningtheKernelSkeletonsforPowerfulCNNviaAsymmetricConvolutionBlocks

三水蜀黍·2024-01-29 06:51

【MATLAB第95期】#源码分享 | 基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）

【MATLAB第95期】#源码分享|基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）一、案例一1、背景介绍目的：训练和测试卷积神经网络，以检测钻头三种类型。

随风飘摇的土木狗·2024-01-29 06:20

时序预测 | Python基于Multihead-Attention-TCN-LSTM的时间序列预测

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍时序预测|Python基于Multihead-Attention-TCN-LSTM的时间序列预测Multihead-Attention-TCN-LSTM（多头注意力-TCN-LSTM）是一种结合了多个注意力机制

机器学习之心·2024-01-29 05:34

Chapter 7 - 16. Congestion Management in Ethernet Storage Networks以太网存储网络的拥塞管理

PFCandECNPFCisahop-by-hopflowcontrolmechanism.Incontrast,ECNnotifiesthedestination,whichinturninformsthesendertoreduceitstrafficrateforcongestionprevention.Aspreviouslyexplained

mounter625·2024-01-29 03:15

[DCN]Deformable Convolutional Networks

DeformableConvolutionalNetworks3.1DeformableConvolution3.2DeformableRoIPooling3.3Position-Sensitive(PS)RoIPooling3.4DeformableConvNets1.Motivation由于CNNs

Ah丶Weii·2024-01-29 02:11

Vision Transformer with Deformable Attention

核心思想DAT的核心思想主要包括以下几个方面：可变形注意力（DeformableAttention）：传统的Transformer使用标准的自注意力机制，这种机制会处理图像中的所有像素，导致计算量很大。

卿云阁·2024-01-29 02:11

deformable convolutional networks

转自：点击打开链接上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——SpatialTransformerNetworks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加

麦兜ppig·2024-01-29 02:11

自然语言处理中的注意力机制与Transformer架构

1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和生成人类语言。自然语言处理的一个重要任务是机器翻译，即将一种自然语言翻译成另一种自然语言。传统的机器翻译方法通常使用规则引擎或统计模型，但这些方法在处理复杂句子和长文本时效果有限。随着深度学习技术的发展，神经网络在自然语言处理领域取得了显著的进展。2017年，Vaswani等人提出了一种新的神经网络架构—

OpenChat·2024-01-29 00:24

SeisInvNet

算法说明网络结构设计思路嵌入操作邻域信息全局信息观测设置空间对齐解码过程损失函数算法说明在这种网络结构中,地震数据在输入到网络之前会经过了一系列嵌入手段来对数据的空间进行了重构(编码),并通过DNN来进行空间对齐,最后用CNN

outragee·2024-01-28 22:51

计算机毕业设计：python车牌识别系统 Django框架深度学习 CNN算法（源码） ✅

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

q_3548885153·2024-01-28 22:20

Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发DoubleAttention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DoubleAttention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。

AICurator·2024-01-28 21:01

Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发ShuffleAttention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ShuffleAttention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。