cnn注意力机制第15页

视频异常检测论文笔记

看几篇中文的学习一下别人的思路基于全局-局部自注意力网络的视频异常检测方法主要贡献：网络结构注意力模块结构：融合自注意力和自编码器的视频异常检测主要贡献：网络结构Transformer模块动态图融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测贡献网络结构门控注意力机制基于全局

何大春·2024-01-21 05:54

2019-11-06

对于电商流量而言已然成为一片红海，各家也使出浑身解数，吸引流量及用户每周人均上网27.9小时，月均手机流量7.2G，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布了第44次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至

流量的力量·2024-01-21 05:11

【学习笔记】CNN构建卷积神经网络笔记

CNN构建卷积神经网络笔记文章目录CNN构建卷积神经网络笔记pytorch的类DataLoaderDataLoader简介DataLoader如何遍历Sequential构建卷积神经网络的类计算准确率训练过程利用

永不言弃h·2024-01-21 05:24

图像处理和机器学习有什么关系

第一个重境界：图像识别如果你开始了解深度学习的图像处理，你接触的第一个任务一定是图像识别：比如把你的爱猫输入到一个普通的CNN网络里，看看它是喵咪还是狗狗。一个最普通的CNN，比如像

AdaSundancer·2024-01-21 04:29

Cenots7 安装zookeeper集群

软件版本zoookeeper-3.4.14官网下载：https://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/网盘下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1idSsZNJs4FvQtIev0MmqyQ

芥末巴士·2024-01-21 04:49

CNN感受野

在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称为感受野。通俗的解释是，输出featuremap上的一个单元对应输入层上的区域大小。感受野计算公式：F(i)=(F(i+1)−1)×Stride+KsizeF(i)=(F(i+1)-1)\timesStride+KsizeF(i)=(F(i+1)−1)×Stride+KsizeF(i)为第i层感受野Stride为第i层的步

mango1698·2024-01-21 04:08

经典分类CNN模型系列其一：Alexnet

介绍传统的机器学习分类模型像SVM，逻辑回归，决策树，甚至贝叶斯网络等在CNN推动的深度学习近几年大肆发展之后，都已纷纷被秒成了渣。这一切都始于2012年。

manofmountain·2024-01-21 04:51

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

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机器学习之心·2024-01-21 03:05

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

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机器学习之心·2024-01-21 03:35

多输入多输出 | Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测

多输入多输出|Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测目录多输入多输出|Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍模型背景程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-01-21 03:34

各类注意力机制Attention——可变形注意力

目录《Attentionisallyouneed》稀疏Attention残差Attention通道注意力空间注意力时间注意力可变形注意力《Attentionisallyouneed》稀疏Attention残差Attention通道注意力空间注意力时间注意力实际上序列类任务也属于时间注意力，比如transformerdecoder逐个预测模型可变形注意力

清风2022·2024-01-20 19:16

无需嵌码的主动式监测：一种预先感知用户体验的最佳实践

建立优质的用户体验，赢取市场的长久青睐根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第48次《中国互联网发展状况统计报告》数据显示，截至2021年6月，国内市场上共监测到422万个网站和302万款app应用

BJ_Bonree·2024-01-20 17:16

33卷积+13卷积+3*1卷积=白给的精度提升

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

AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

CNN 报道︱科学家称，世界首例活体机器人可自我繁殖

新闻导读：机器人不仅“有生命”还能“生孩子”？据环球时报，美国有线电视新闻网11月29日报道称，美国科学家研究发现，被称为全球首个活体机器人的“异形机器人”可以进行自我繁衍。报道称，这种“异形机器人”不同于传统意义上的机械装置机器人，其本质仍是生物体，用青蛙胚胎中提取的干细胞培植而成，长度不到1毫米，但比微生物大得多。起初，这种机器人无法实现“系统性繁殖”，在研究人员引入人工智能技术，通过大量计算

稼生于野·2024-01-20 16:05

（超详细）5-YOLOV5改进-添加A2Attention注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个A2Attention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitfromtorch.nnimportfunctionalasFclassDoubleAttention(nn.Module):def__init__(self,i

我要变胖哇·2024-01-20 14:37

（超详细）6-YOLOV5改进-添加ECA注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个EfficientChannelAttention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importtorch,mathfromtorchimportnnclassEfficientChannelAttention(nn.Module):#EfficientChannelAttentionmoduledef__init__(self,c,b=1,ga

我要变胖哇·2024-01-20 14:06

Fog-Aware Adaptive YOLO for Object Detection in Adverse Weather

例如，图像自适应YOLO算法[6]试图在使用YOLO算法进行对象检测之前使用CNN网络对输入图像进行去雾，但它不考虑图像的雾度，并且总是对图像应用相同的去雾方法。显然，它会降低图像细

暗魂b·2024-01-20 11:50

多维时序 | Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经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CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经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CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-01-20 10:27

多维时序 | Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经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CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经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CNN-LSTM-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-01-20 10:57

neural network basics2-4

CNN卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNNs）CNN一般都是出现在图像领域，一开始出现是应用在计算机视觉领域里，但由于它结构特殊性，它也可以应用于NLP领域，例如在性态分类关系分类中有很好的应用

ringthebell·2024-01-20 09:37

neural network basics2-2

commonneuralnetworks两个比较常见的神经网络模型：循环神经网络RNN和卷积神经网络CNNRNNsequentialmemory;languagemodelgradientproblemforrnnvariants

ringthebell·2024-01-20 06:30

一文极速了解【自注意力机制】

当下如火如荼的大模型，其中的关键技术就是注意力机制（Attention），于2015年提出。

全栈O-Jay·2024-01-20 06:28

Pytorch 与 Tensorflow对比学习第3周：进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络（CNN）

第3周：进阶主题Day15-16:卷积神经网络（CNN）在这两天中，我专注于学习卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层和池化层的工作原理以及它们在图像处理中的应用。

M.D·2024-01-20 06:56

【Week-P5】CNN运动鞋品牌识别

文章目录一、环境配置二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结6.1`torch.optim.lr_scheduler.StepLR`等间隔动态调整6.2`lr_scheduler.LambdaLR`自定义学习率更新函数6.3`lr_scheduler.MultiStepLR`特定epoch中调整学习率6.4本文四种学习率方法得到的test_accuracy比较本文为365天

m_Molly·2024-01-20 06:22

开创性论文Attention Is All You Need 注意力机制（Attention Mechanism） Transformer模型

“AttentionIsAllYouNeed”是一篇在2017年由谷歌的研究员发布的开创性论文，标志着自然语言处理（NLP）和机器学习领域的一个重要转折点。这篇论文首次提出了“Transformer”模型，它后来成为了许多先进NLP模型（如BERT、GPT系列等）的基础。下面是对这篇论文核心内容的简介：传统模型的局限性：在这篇论文之前，序列到序列（seq2seq）的任务（如机器翻译）通常依赖于循环

小黄人软件·2024-01-20 06:08

卷积神经网络入门

数据展示4.2导入的库4.3数据预处理部分4.4切割数据集并定义数据加载器4.5训练网络4.6可视化损失函数、精度变化总结前言近年来,卷积神经网络(Convolutionalneuralnetworks,CNN

朱笨笨·2024-01-20 05:47

CGO-CNN-BiGRU-Attention混沌博弈优化卷积、双向GRU融合注意力机制的多变量回归预测程序！

同样的，我们利用该物理意义明确的创新算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成CGO-CNN-Bi

预测及优化·2024-01-20 03:15

基于 Transformer 的 NLP 智能对话机器人实战课程（大纲1-10章）

关于Transformer和注意力机制提出的101个高级思考问题可以查看GiteeTransformer101Q标签:Transformer,注意力机制,Attention机制,Transfomer课程

孙庚辛·2024-01-20 00:09

多输入多输出 | Matlab实现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

多输入多输出|Matlab实现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目录多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention

机器学习之心·2024-01-19 23:45

Simple Faster Rcnn 采坑实录（训练自己的数据集）

写在前面：在跑自己的数据集前非常有必要先是用VOC数据集跑一遍，以证环境以及其他方面没有问题，这样训练自己的数据集时，可以只从这方面找问题。参考了这位博主：链接将voc_dataset.py和vis_tool.py里面的VOC_BBOX_LABEL_NAMES类别替换成自己标签中类别名称，必须和xml文件里面的标签名字一致，否则会直接跳过这个样本。修改config.py中的config.py中的v

zzzbeauty·2024-01-19 16:43

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

Transformer与传统NLP特征提取类模型的区别主要在以下两点：Transformer是一个纯基于注意力机制的结构，并将自注意力机制和多头注意力机制的概念运用到模型中；*由于缺

JeffDingAI·2024-01-19 16:21

坚持的意义

1、听CNN和BBC，坚持6年以上从四级需要考两次到现在跟老外交流毫无压力2、轮滑和手绘，从高中到大学毕业人生变得无比有意义，还能在工作之余养活自己3、练字4年，从一开始因为字丑到后来因为心浮气躁越来越理解字如其人的含义

疏碧湖的砍柴人·2024-01-19 14:59

大模型关键技术：上下文学习、思维链、RLHF、参数微调、并行训练、旋转位置编码、模型加速、大模型注意力机制优化、永久记忆、LangChain、知识图谱、多模态

CoT奖励建模参数微调并行训练模型加速永久记忆：大模型遗忘LangChain知识图谱多模态大模型系统优化AI绘图幻觉问题从GPT1-GPT4拆解GPTs对比主流大模型技术点旋转位置编码层归一化激活函数注意力机制优化大模型综述你知道嘛

Debroon·2024-01-19 14:14

CNN/DailyMail训练文本摘要模型

要使用TensorFlowDatasets(TFDS)来训练一个文本摘要模型，可以选择一个包含文章和摘要的数据集，例如CNN/DailyMail数据集。这个数据集通常用于训练和评估文本摘要模型。

朱雀333·2024-01-19 12:23

【CNN】卷积神经网络CNN输出特征图计算+参数量计算+计算量计算

目录一、输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据1.1步长stride为1，padding为01.2增加步长stride，padding不动1.3增加步长stride，同时还增加padding2.n维（通道）输入数据二、卷积网络参数量计算2.1权重weights的参数量：2.2偏差bias的参数量：2.3总参数量就为：三、卷积网络计算量计算一、输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据假设输入图

桐秋廿·2024-01-19 11:03

【RT-DETR有效改进】轻量化CNN网络MobileNetV1改进特征提取网络

前言大家好，这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，不同于ultra

Snu77·2024-01-19 09:26

【论文阅读笔记】U-Mamba: Enhancing Long-range Dependency for Biomedical Image Segmentation

【核心思想】将CNN的局部

cskywit·2024-01-19 08:47

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型

目录往期精彩内容：前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据第二步，故障信号可视化第三步，故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制

建模先锋·2024-01-19 08:03

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2CEEMDAN分解1.3数据集制作与预处理2基于Pytorch的CEEMDAN+CNN-Transformer预测模型2.1定义CEEMDAN

建模先锋·2024-01-19 08:33

一区优化直接写：KOA-CNN-BiLSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序！

同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiLSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成KOA-CNN-BiLSTM

预测及优化·2024-01-19 07:33

深度学习(2)--卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。一.卷积网络基础概念传统网络是一维的，而卷积网络是三维的。例如32x32x3的图片，在传统网络中的输入是3072个像素点组合的矩阵，而在卷积网络中则是直接接受该特征图作为输入。(1).卷积是为了提取图像特征，通过卷积层，可以自动提取图像的高维度且有效的特征(

GodFishhh·2024-01-19 07:51

基于深度学习的交通标志检测和识别（从原理-环境配置-代码运行）

下面是对其介绍并分点阐述其重要性和应用场景：1.深度学习技术：交通标志检测和识别利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），可以通过大量的训练数据和网络层的自动特征学习，实现对交通标志的高效检测和准确识别

毕设阿力·2024-01-19 07:20

轻量化CNN网络 - ShuffleNet

文章目录1.ShuffleNetV12.ShuffleNetV21.ShuffleNetV1论文：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices网址：https://arxiv.org/abs/1707.01083提出了ChannelShuffle的思想，在ShuffleUnit中全是GConv和D

mango1698·2024-01-19 07:17

laafeer·2024-01-19 03:35

目标检测--02（Two Stage目标检测算法1）

TwoStage目标检测算法R-CNNR-CNN有哪些创新点？使用CNN（ConvNet）对regionproposals计算featurevectors。

普通研究者·2024-01-19 03:51

基于深度学习和改进卷积神经网络的花卉信息识别系统

在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）已经取得了显著的成果。然而，传统的卷积神经网络在花卉信息识别方面仍然存在一些

xuehai996·2024-01-19 01:25

【保姆级教程|YOLOv8添加注意力机制】【2】在C2f结构中添加ShuffleAttention注意力机制并训练

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-01-19 01:23

【无标题】

我们的目标是建立一个结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的动作识别模型，以取得令人印象深刻的结果。

新缸中之脑·2024-01-18 23:50

8类CNN-Transformer混合架构魔改方案盘点，附23个配套模型＆代码

为进一步提高模型的性能，我们将CNN在局部特征提取方面的优势与Transformer在全局信息建模方面的优势两相结合，提出了CNN-Transformer混合架构。

深度之眼·2024-01-18 23:05

CNN：Convolutional Neural Network（下）

目录1CNN学到的是什么1.1Convolution中的参数1.2FFN中的参数1.3Output2DeepDream3DeepStyle4MoreApplication4.1AlphaGo4.2Speech4.3Text

狂放不羁霸·2024-01-18 21:23

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