cnn注意力机制

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

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

工程师每日刷题 -4

文章目录1、深度学习2、算法与数据结构2.1、暴力解法2.2、滑动窗口法3、编程基础1、深度学习问题：CNN的本质和优势？
Nice_cool.·2024-01-24 06:43

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

【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

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

图像分割实战-系列教程18：MaskRCNN项目介绍与配置

图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传MaskR-CNNforObjectDetectionandSegmentationMaskRCNN
机器学习杨卓越·2024-01-23 23:56

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

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？检测任务：检测追踪分类与检索：分类看图像是啥，检索比如说淘宝里面识别一张图片得到类似商品超分辨率重构医学任务等无人驾驶人脸识别传统神经网络与卷积神经网络的区别卷积神经网络拿到一张图像直接进行处理，不需要将图像中的点拉成一维向量；整体架构卷积层：提取特征池化层：压缩特征卷积h*w*c上面的一块小区域的样本点矩阵：小区域处的权重矩阵：图像颜色
Array902·2024-01-23 21:45

YOLO系列

深度学习经典检测方法two-stage（两阶段）：Faster-rcnn\Mask-Rcnn系列（两阶段即多了一步预选操作）one-stage（单阶段）：YOLO系列（直接处理，不需要对数据进行预选）one-stage
Array902·2024-01-23 21:44

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

基于深度学习CNN对12种服饰识别

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：一共含有:12个类别，数据集图片数量超过:4900张,包含:'black','blue','brown','green','grey','orange','pink','purple','red','silver','white','yellow'等。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的
资深码里奥·2024-01-23 21:33

基于深度学习CNN卷神经网络识别不同鸟类

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：一共含有:20个类别，数据集图片数量超过:0张,包含:'ABBOTTSBABBLER','ABBOTTSBOOBY','ABYSSINIANGROUNDHORNBILL','AFRICANCROWNEDCRANE','AFRICANEMERALDCUCKOO','AFRICANFIREFINCH','AFRICAN
资深码里奥·2024-01-23 21:02

11种水果基于CNN训练python-pytorch环境

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：含有11种水果,包含['樱桃','橘子','火龙果','牛油果','猕猴桃','芒果','苹果','草莓','菠萝','西瓜','香蕉']，总共有2700多张图片集。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。行train.py文件就会将train.txt和val.txt里
资深码里奥·2024-01-23 21:31

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

从CNN ,LSTM 到Transformer的综述

前情提要：文本大量参照了以下的博客，本文创作的初衷是为了分享博主自己的学习和理解。对于刚开始接触NLP的同学来说，可以结合唐宇迪老师的B站视频【【NLP精华版教程】强推！不愧是的最完整的NLP教程和学习路线图从原理构成开始学，学完可实战！-哔哩哔哩】https://b23.tv/WwVQnKr和【【唐博士带你学AI】NLP最著名的语言模型-BERT10小时精讲，原理+源码+论文，计算机博士带你打通
Che_Che_·2024-01-23 18:24

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

【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

tensorflow学习笔记-图像分类模型-AlexNet实现

之前一篇文章中总结了CNN中图像分类的经典模型，包括论文解读和分析，但是不写个代码搞一把总觉得虚～啊哈哈这个系列里准备把这些个经典模型用tensorflow实现一下。
飞天小小猫·2024-01-23 12:57

Haar小波下采样模块

Asimplebuteffectivedownsamplingmoduleforsemanticsegmentation-ScienceDirect原文代码：HWD/HWD.pyatmain·apple1986/HWD(github.com)介绍深度卷积神经网络（DCNN
夏天是冰红茶·2024-01-23 12:04

【论文阅读笔记】Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation

Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentationSwin-Unet：用于医学图像分割的类Unet纯Transformer2022年发表在ComputerVision–ECCV2022WorkshopsPaperCode2.摘要在过去的几年里，卷积神经网络（CNN
咔叽布吉·2024-01-23 11:28

中文自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）任务中，加入注意力（attention）机制

注意力机制可以帮助模型更好地捕捉序列中的关键信息和上下文依赖关系，从而提高对命名实体的识别准确度。
sagima_sdu·2024-01-23 10:15

Transformers在数据量不足时，训练不能很好地泛化

"Transformers缺乏CNN固有的一些归纳偏置(inductivebiases)——如平移等效性和局部性(translationequivarianceandlocality)，因此在数据量不足时
pythonSuperman·2024-01-23 10:31

CNN神经网络学习

作为一名算力芯片工程师，平时跟芯片设计打交道比较多。同时希望能对软件/神经网络应用层面有更多的了解，以加强对芯片内部设计需求的理解。此贴记录了自己对神经网络的学习过程。1.前期准备参考：MacM1安装Miniconda+支持GPU的TensorFlow和PyTorch_minicondamac-CSDN博客神经网络的搭建可以用pytorch，TensorFlow等，推荐在miniconda安装神经
闻林禹·2024-01-23 09:22

深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

在深度学习领域中，已经经过验证的成熟算法，目前主要有深度卷积网络（DNN）和递归网络（RNN），在图像识别，视频识别，语音识别领域取得了巨大的成功，正是由于这些成功，能促成了当前深度学习的大热。与此相对应的，在深度学习研究领域，最热门的是AutoEncoder、RBM、DBN等产生式网络架构，但是这些研究领域，虽然论文比较多，但是重量级应用还没有出现，是否能取得成功还具有不确定性。但是有一些比较初
AAI机器之心·2024-01-23 08:20

3dcnn视频分类算法-pytorch上分之路

3DCNN-视频分类项目结构config.pydatalist.pymodel.pytrain.py最后项目结构config.pyimportargparse'''trainingsettingsmetavar
lth在海上漂·2024-01-23 08:50

机器学习笔记 - 基于自定义数据集 + 3D CNN进行视频分类

一、简述这里主要介绍了基于自定义动作识别数据集训练用于视频分类的3D卷积神经网络(CNN)。3DCNN使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在2DCNN中它可以在二维上滑动。
坐望云起·2024-01-23 08:40

掌握未来的钥匙：深入探索注意力机制在深度学习中的革命性作用

文章目录一、引言二、基础知识回顾三、注意力机制的起源与发展四、理解注意力机制五、注意力在实践中的应用六、深度学习模型与注意力机制七、注意力机制的优势与挑战八、结语一、引言在深度学习和人工智能的迅速发展过程中
机智的小神仙儿·2024-01-23 07:49

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归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·2024-01-23 07:44

区间预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测

区间预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测目录区间预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE
机器学习之心·2024-01-23 07:44

SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测

SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测目录SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-23 07:44

时间序列预测 — CNN-LSTM-Attention实现多变量负荷预测(Tensorflow)：多变量滚动

专栏链接：https://blog.csdn.net/qq_41921826/category_12495091.html专栏内容所有文章提供源代码、数据集、效果可视化文章多次上领域内容榜、每日必看榜单、全站综合热榜时间序列预测存在的问题现有的大量方法没有真正的预测未来值，只是用历史数据做验证利用时间序列分解算法存在信息泄露的问题：有人用emd+lstm对时间序列进行预测，是否存在原理上的问题?-
几度春风里·2024-01-23 07:10

目标检测基础-RCNN系列模型

开头先感谢可爱的小姐姐的细心讲解，视频网址如下：目标检测基础——RCNN系列模型（理论和代码复现）_哔哩哔哩_bilibili目录RCNN过程非极大值抑制（NMS）Bounding-boxregressionRCNN
Hzt_dreamer·2024-01-23 07:38

深度学习之目标检测Fast-RCNN模型算法流程详解说明（超详细理论篇）

1.Fast-RCNN论文背景2.Fast-RCNN算法流程3.FastR-CNN问题和缺点这篇以对比RCNN来说明，如果你对RCNN网络没太熟悉，可访问这链接，快速了解，点下面链接深度学习之目标检测R-CNN
Studying 开龙wu·2024-01-23 07:33

目标检测 Faster-RCNN

文章目录标题目标检测算法：Faster-RCNNR-CNNRegionProposals候选区域RCNN结构原理RCNN存在的问题用SPP-Net改进（spatialpyramidpoolinglayer
石中璇·2024-01-23 07:32

【论文解读】PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection

PV-RCNN摘要引言方法3DVoxelCNNforEfficientFeatureEncodingandProposalGenerationVoxel-to-keypointSceneEncodingviaVoxelSetAbstractionKeypoint-to-gridRoIFeatureAbstractionforProposalRefinement
我叫两万块·2024-01-23 07:31

目标检测 - RCNN系列模型

文章目录1.RCNN2.Fast-RCNN3.Faster-RCNN1.RCNN论文：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation
mango1698·2024-01-23 07:56

目标检测 - FPN结构

图b为Faster-CNN采用的一种方式，图片通过
mango1698·2024-01-23 07:55

竞赛保研 机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3
iuerfee·2024-01-23 07:54

深度学习（5）---自注意力机制

文章目录1.输入与输出2.Self-attention2.1介绍2.2运作过程2.3矩阵相乘理解运作过程3.位置编码4.TruncatedSelf-attention4.1概述4.2和CNN对比4.3和
冒冒菜菜·2024-01-23 07:42

多维时序 | Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积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-GRU-Mutilhead-Attention卷积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-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-23 07:40
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