cnn注意力机制第16页

基于深度学习的时间序列算法总结

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比

流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

PointMixer: MLP-Mixer for Point Cloud Understanding

AbstractMLP-Mixer最近崭露头角，成为对抗CNNs和Transformer领域的新挑战者。

fish小余儿·2024-01-18 21:36

MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

Abstract在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）是首选的模型。最近，基于注意力机制的网络，如VisionTransformer，也变得流行起来。

fish小余儿·2024-01-18 20:32

大模型推理引擎面试复习大纲

Transformer原理基本组成、注意力机制含义transformer有哪些模块，各个模块有什么作用？

thetffs·2024-01-18 19:23

分类预测 | Matlab实现ZOA-CNN-LSTM-Attention斑马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ZOA-CNN-LSTM-Attention斑马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ZOA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-18 17:42

用通俗易懂的方式讲解：灵魂 20 问帮你彻底搞定Transformer

大家好，今天总结一下史上最全Transformer面试题Transformer为何使用多头注意力机制？

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:55

Informer简单理解

一、输入层Encoder改进：1、ProbAttention算法计算权值：原Transformer中的注意力机制时间复杂度N^2，而Informer作为实时性要求高的长时间序列预测算法必然需要提高效率，

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:48

Transformer简单理解

目录一、CNN存在的问题：二.Transformer整理架构分析：1.LinearProjectionofFlattenedPatches层形成Patch：2.对每个Patch进行位置编码PositionEmbedding

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:18

人脸检测与人脸特征点定位

本节内容：▸1.人脸识别发展介绍——从非深度到深度▸2.人脸识别的难点▸3.人脸识别的评测方法▸4.重点几种模型的原理理讲解（MTCNN/FaceNet（OpenFace））▸5.TensorFlow实现的

※海绵※的笑~·2024-01-18 15:11

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

语义分割CNN实现语义分割FCN实现语义分割全连接层注：以下内容摘自知乎全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

踩坑第某人·2024-01-18 10:24

ATTENTION SWIN U-NET: CROSS-CONTEXTUAL ATTENTION MECHANISM FOR SKIN LESION SEGMENTATION

摘要关键点：1.现有限制：U-Net架构中卷积运算的位置限制了其捕捉长距离依赖性的性能2.解决限制：提出了一种基于Transformer的U-Net架构，用SwinTransformer模块取代CNN块来捕获局部和全局表示

湘溶溶·2024-01-18 10:12

注意力机制

self-attention是什么？是自己注意自己吗?QKV又是什么？为什么它们要叫query、key、value，它们有啥关系？先来看一个问题，假设现在我们有一个键值对（字典），如下图我们想要求腰围为57对应的体重是什么，显然57在56-58之间，所以体重在43-48之间但是还需要定量计算体重预测值。由于57到56、58的距离一样，所以另一种方法是取它们对应体重的平均值（43+48）/2=0.5

湘溶溶·2024-01-18 10:09

深入了解Transformer：从编码器到解码器的神经网络之旅

1.Transformer的核心构成(1)自注意力机制Transformer的核心在于自注意力机制。它允许模型在处理每个词时考虑句子中的所有其他词，从而有效捕获长距离依赖关系。这

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:16

图像处理——人脸情绪识别（python卷积神经网络）

使用模型进行预测总结前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和Datawhale的一个小比赛，模型效果一般般，可以给初次接触的朋友提供一些图像处理的思路，参考了复旦大学赵老师机器学习课程中利用CNN

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:15

机器学习第三十三周周报

机器学习第三十三周周报一、文献阅读1.文献题目2.文献摘要3.Introduction4.相关工作5.合并后的深度CNN5.1设计的CNN架构。5.1.1一维CNN架构5.1.22DCNN架构。

JerryC1999·2024-01-18 08:08

轻量化CNN网络 - MobileNet

MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。

mango1698·2024-01-18 07:15

人工神经网络（一）：CNN、Transformer网络的应用

一、实验目的和要求1.1学习情况考察考察学生对于人工神经网络课程呢的学习情况1.2深入研究人工神经网络应用学习不同领域、不同任务下，不同网络的应用。二、实验内容与方法2.1猫咪分类2.1.1任务简介：根据所学的人工神经网络的知识对十二种猫进行分类，属于CV方向经典的图像分类任务。图像分类是计算机视觉领域的一个基本任务，其目标是将输入的图像分配给某个预定义的类别（即标签）。2.1.2数据集介绍：（1

琉鹿者·2024-01-18 07:37

YoloV8改进策略：Agent Attention|Softmax与线性注意力的融合研究|有效涨点|代码注释与改进|全网首发（唯一）

本文提出了一种新型的注意力机制——AgentAttention，旨在平衡计算效率和表示能力。

静静AI学堂·2024-01-18 06:32

【Python数字图像处理】基于LAB空间的图像去阴影方法

颜色空间②阴影检测③代码(2)阴影去除①在LAB空间上对单独目标区域去除阴影②处理每个阴影区域③代码(3)阴影边缘校正①中值滤波器的实现②调用中值滤波器③代码效果展示①环境图片②文档上的阴影全部代码基于CNN

Sobe__·2024-01-18 06:59

0基础入门---第七章---卷积神经网络

CNN中新增了Convo

卿云阁·2024-01-18 05:05

transformer详解

transformer框架基本结构注意力机制注意力评分函数(scoringfunction)自注意力机制（self-attention）maskedself-attention多头注意力（multi-headattention

bulingg·2024-01-18 04:50

第三十九周：文献阅读+Transformer

目录摘要Abstract文献阅读：CNN与LSTM在水质预测中的应用现有问题提出方法相关模型CNNLSTMCNN-LSTM神经网络模型模型框架CNN-LSTM神经网络研究实验数据集模型评估指标数据预处理实验设计与结果研究贡献

m0_66015895·2024-01-18 04:00

机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章python训练集成学习模型实战第七章python训练聚类模型实战第八章python训练KNN模型实战第九章python训练CNN

苏苏不是叔·2024-01-18 01:01

机器学习——python训练CNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章python训练集成学习模型实战第七章python训练聚类模型实战第八章python训练KNN模型实战第九章python训练CNN

苏苏不是叔·2024-01-18 01:00

tensorflow vgg基于cifar-10进行训练

最开始想先跑vgg16，搜了一大圈，没有一个可以直接跑的（我参考【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg跑出来的精度就10%），要么是代码是针对1000种分类的

GOGOYAO·2024-01-17 23:37

NLP三大特征提取器全梳理：RNN vs CNN vs Transformer

【嵌牛鼻子】RNNCNNTransformer【嵌牛提问】NLP三大特征提取器是什么？【嵌牛正文】如果用

d5cc63d9e177·2024-01-17 20:10

【OUC深度学习入门】第6周学习记录：Vision Transformer & Swin Transformer & ConvNeXt

在原论文中，作者对比了三种模型，一种是ViT，即“纯”Transformer模型；一种是ResNet网络；另一种是Hybrid模型，它是将传统CNN和Transformer混合起来的模型。

深蓝与夜的呼吸·2024-01-17 19:41

python+numpy+cv2实现图片卷积运算代码详细注解

"""@ProjectName:CNNfeaturemap@Author:milanboy@Time:2019-06-27,09:37@PythonVersion:python3.6@CodingScheme

六五酥·2024-01-17 18:07

js 截取指定字符串

text.substring(text.indexOf('_')+1,text.indexOf(','));//截取到的字符传是01040109_6885910这一串字符串slice()//使用一个参数varstmp="abcnn.cn

七月_Mo·2024-01-17 18:23

yolov5 主要流程

YOLO算法使用卷积神经网络（CNN）模型来检测图像中的物体。该算法只需要通过给定的神经网络进行一次前向传播就能检测到图像中的所有物体。这使YOLO算法在速度上比其他算法更有

isserendipity·2024-01-17 17:47

YOLOv5改进系列（26）——添加RFAConv注意力卷积（感受野注意力卷积运算）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制YOLOv5

路人贾'ω'·2024-01-17 14:31

ADA-YOLO：YOLOv8+注意力+Adaptive Head，mAP提升3%

为了解决这个问题，作者提出了一种名为ADA-YOLO的轻量级但有效的医学目标检测方法，该方法将注意力机制与YOLOv8架构相结合。作者提出的这种方法通过自适应头模

AI追随者·2024-01-17 13:00

机器学习算法实战案例：Informer 源码详解与代码实战

1.3模型训练1.4模型测试1.5模型预测2Informer模型2.1process_one_batch2.2Informer函数2.3DataEmbedding函数2.4ProbAttention稀疏注意力机制

Python算法实战·2024-01-17 11:28

十分钟读完 Transformer 经典论文- Attention is all you need

全新神经网络架构Transformer，用自注意力机制颠覆序列转换模型引言：自注意力机制的崛起在过去的几年中，序列转换模型的领域一直由基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的架构所主导

夕小瑶·2024-01-17 10:14

Transformer详解（附代码实现及翻译任务实现）

二：理解基本构建块注意力机制：Transformer的核心在于自注意力机制。它允许模型在处理每个词时考虑句子中的所有其他词，从而有效捕获长距离依赖关系。这是通过计算查询（Q）、键（K）

机智的小神仙儿·2024-01-17 07:07

【目标检测实验系列】YOLOv5模型改进：融入坐标注意力机制CA，多维度关注数据特征，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坐标注意力机制CA结构融合到YOLOv5模型中。（通读本篇博客需要7分钟左右的时间）。2.详细代码改进流程2.1

弗兰随风小欢·2024-01-17 06:12

回归预测 | Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测

回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测目录回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络

机器学习之心·2024-01-17 05:27

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-17 05:21

使用 Python 实现的卷积神经网络初学者指南

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录卷积神经网络简介其组成部分输入层卷积层池化层全连接层CNN在数据集上的实际实现CNN简介卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法

小白学视觉·2024-01-17 03:46

【论文阅读笔记】MedTransformer: Accurate AD Diagnosis for 3D MRI Images through 2D Vision Transformers

该方法具有跨维度的共享编码器、特定维度的编码器以及注意力机制，以提高诊断的准确性和效率。这个模型在诊断阿尔茨海默病方面表现出强大的性

cskywit·2024-01-17 01:20

c++读取文件的一些常规操作代码

获取文件夹下的所有文件名字stringimage_dir="/work/ai_lab/miner/os/Ultralight-SimplePose/ncnnsample/test_image/02/images

qq_37516798·2024-01-17 01:20

transfomer中Decoder和Encoder的base_layer的源码实现

工作原理：首先，通过卷积神经网络（CNN）提取输入图像的特征。然后，这些特征通过一系列自注意力的变换层进行处理，每个变换层都会将特征映射进行编码并产生一个新的特征映射。

zwhdldz·2024-01-17 00:14

transfomer中Multi-Head Attention的源码实现

简介Multi-HeadAttention是一种注意力机制,是transfomer的核心机制,就是图中黄色框内的部分.Multi-HeadAttention的原理是通过将模型分为多个头，形成多个子空间，

zwhdldz·2024-01-17 00:44

[易语言]使用易语言部署工业级人脸检测模型

它利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），实现了高精度的脸部定位。这个库是在C++语言中编写的，但是提供了Python的绑定，使得研究人员和开发者可以方便地在各种应用中使用它。

FL1623863129·2024-01-17 00:00

Faster R-CNN

FasterR-CNN流程图相较于R-CNN与FastR-CNN而言，其采用了RPN去代替之前的SS算法去生成候选区域。

DQ小恐龙·2024-01-16 23:39

CNN和Transformer相结合的模型

CV案例精选·2024-01-16 23:01

注意力机制在神经网络中的作用与影响

目录前言1注意力机制与信息瓶颈问题1.1信息瓶颈问题的本质1.2RNN模型引入注意力机制1.3注意力机制的作用2解决梯度消失问题2.1传统RNN结构中的梯度消失难题2.2注意力机制对梯度消失问题的缓解2.3

cooldream2009·2024-01-16 19:49

机器学习算法实战案例：CNN-LSTM实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1CNN-LSTM网络3.2模型训练4模型预测答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1导入库文件

Python算法实战·2024-01-16 15:11

为什么CNN反向传播计算梯度时需要将权重旋转180度

参考博客https://manutdzou.github.io/2016/05/17/Why-computing-the-gradients-CNN,-the-weights-need-to-be-rotated.html

spectre_hola·2024-01-16 15:29

AIGC必备知识点：你不可不知的CNN（卷积神经网络）-知识全解析！

(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)是一类主要用于计算机视觉领域的深度学习算法，它被广泛地运用于包括图像和视频识别、自然语言处理等，以游戏领域为例，CNN可以用于训练NPC（

OJAC近屿智能·2024-01-16 14:03

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