attention-mechanism

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: keras-attention-mechanism-master:keras注意力机制 attention_mul = merge([inputs, attention_probs], output_shape=input_dims, name='attention_mul', mode='mul') 让我们考虑这个“ Hello World”示例： 32个值的向量v作为模型的输入（简单前馈神经网络）。 v ...
评级：0 浏览量：1217 收藏量：2 资源大小：1.14MB 上传时间：2021-05-11

: keras-attention-mechanism-master_2_attention_keras_kerasgan_GaN_ 本项目"keras-attention-mechanism-master_2_attention_keras_kerasgan_GAN_"是关于使用Keras实现GAN网络的代码库，特别是涉及到注意力机制（Attention Mechanism）和KerasGAN。注意力机制在深度学习中是一个重要...
评级：0 浏览量：180 收藏量：0 资源大小：1.14MB 上传时间：2021-05-11

: keras-attention-mechanism-master源码.zip 本压缩包"keras-attention-mechanism-master源码.zip"包含的是一个关于Keras库中注意力机制（Attention Mechanism）的实现源码。注意力机制是现代神经网络模型中的一个重要概念，特别是在自然语言处理（NLP）任务中...
评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：1.14MB 上传时间：2021-09-29

: 颜色分类leetcode-Double-Branch-Dual-Attention-Mechanism-Network:该存储库实现了6个基于 Dual-Attention Mechanism Network[J]. Remote Sensing, 2020, 12(3): 582. Li R, Zheng S, Duan C, et al. Classification of Hyperspectral Image Based on Double-Branch Dual-Attention Mechanism Network[J]. ...
评级：0 浏览量：155 收藏量：0 资源大小：6.26MB 上传时间：2021-07-06

: keras-attention-mechanism:https的扩展名 attention_mul = merge([inputs, attention_probs], output_shape=input_dims, name='attention_mul', mode='mul') 让我们考虑这个“ Hello World”示例： 32个值的向量v作为模型的输入（简单前馈神经网络）。 v ...
评级：0 浏览量：485 收藏量：0 资源大小：1.14MB 上传时间：2021-05-11

: BAM-A-lightweight-but-efficient-Balanced-attention-mechanism-for-super-resolution:我们为SISR任务提出... BAM（项目有点混乱，我稍后会清理代码）该项目是根据IDN建立的，感谢所有其他使代码易于访问的研究人员的贡献。要求 PyTorch> = 1.0.0 脾气暴躁的1.15.4 枕头5.4.1 h5py 2.8.0 tqdm 4.30.0 ...
评级：0 浏览量：284 收藏量：0 资源大小：8.9MB 上传时间：2021-03-25

: TCN-with-attention-master_attention_tcn_attention预测_attention-LS 标题中的"TCN-with-attention-master_attention_tcn_attention预测_attention-LS"暗示了这是一个关于时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）与注意力机制（Attention Mechanism）结合的项目，主要用于...
评级：5 浏览量：1718 收藏量：18 资源大小：16KB 上传时间：2021-09-11

: Attention-based model for speech recogntion 注意力机制（Attention Mechanism）是一种能够使模型在处理序列数据时集中于输入数据中关键部分的技术。基于注意力机制的模型（Attention-based model）能够通过迭代过程来选择输入数据中的相关信息，并有效地扩展了...
评级：0 浏览量：264 收藏量：1 资源大小：2.28MB 上传时间：2017-12-10

: linear-attention-transformer:基于关注变量的变压器，该变量在序列长度方面具有线性复杂性 $ pip install linear-attention-transformer 用法语言模型 import torch from linear_attention_transformer import LinearAttentionTransformerLM model = LinearAttentionTransformerLM ( num_tokens = 20000 ,...
评级：0 浏览量：749 收藏量：0 资源大小：70.05MB 上传时间：2021-03-31

: CNN-BiLSTM-Attention-Time-Series-Prediction_Keras:Keras实施的CNN + BiLSTM +注意力多元时间序列预测 Attention-Time-Series-Prediction_Keras"是一个使用Keras库在TensorFlow 1.9.0环境下实现的深度学习模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）以及注意力机制（Attention Mechanism），...
评级：0 浏览量：8733 收藏量：46 资源大小：498KB 上传时间：2021-05-10

: NIPS-2017-attention-is-all-you-need-Paper.pdf 2. **注意力机制（Attention Mechanism）**： - 介绍中强调了目前性能最好的模型通常会通过注意力机制连接编码器和解码器。 - 注意力机制允许模型在处理序列数据时更加专注于序列中的某些部分，从而提高模型对输入...
评级：0 浏览量：286 收藏量：0 资源大小：556KB 上传时间：2021-08-09

: self-attention-cv:专注于计算机视觉的各种自我关注机制的实现。进行中的资料库相关文章程式码范例多头注意力import torchfrom self_attention_cv import MultiHeadSelfAttentionmodel = MultiHeadSelfAttention ( dim = 64 )x = torch . rand ( 16 , 10 , 64 ) # [batch, tokens, dim]mask = ...
评级：0 浏览量：1443 收藏量：1 资源大小：132KB 上传时间：2021-03-05

: global-self-attention-network:Pytorch实施的全球自我关注网络，这是视觉任务的全关注主干全球自我关注网络，该提出了一种全关注的视觉主干，该主干比具有较少参数和计算的卷积可以获得更好的结果。他们使用先前发现的，进行了少量修改以获取更多收益（对查询不进行标准化），并与相对位置注意相对，并...
评级：0 浏览量：332 收藏量：0 资源大小：85KB 上传时间：2021-03-31

: tensorflow_attention_mechanism_master.rar 本项目"tensorflow_attention_mechanism_master"专注于利用Attention机制实现seq2seq（Sequence-to-Sequence）模型，该模型在诸如机器翻译、对话系统、文本摘要等任务中表现优秀。 Attention机制是2015年提出的一种...
评级：0 浏览量：306 收藏量：0 资源大小：19MB 上传时间：2019-08-29

: Attention Mechanism.pptx 基于注意力（attention）机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点，本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理（NLP）领域的论文，现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结，和...
评级：0 浏览量：332 收藏量：0 资源大小：1.91MB 上传时间：2019-06-02

: 使用Python实现Attention-TCN模型并在多元时间序列预测中进行应用实例（包含详细的完整的程序和数据）内容概要：本文详细介绍了基于Python实现Attention-TCN的时间序列预测方法，涵盖了模型理论背景、实验环境搭建流程以及模型的设计思路和具体操作指导。文中首先介绍了时间卷积网络及其优势，进而论述了注意力机制在...
评级：0 浏览量：75 收藏量：0 资源大小：29KB 上传时间：2024-10-02

: keras-self-attention:处理顺序数据的注意力机制，考虑每个时间戳的上下文以下代码创建了一个注意力层，它遵循第一部分中的方程（ attention_activation是e_{t, t'}的激活函数）： import kerasfrom keras_self_attention import SeqSelfAttentionmodel = keras . models . Sequential ()...
评级：0 浏览量：2097 收藏量：3 资源大小：26KB 上传时间：2021-05-31

: Self-supervised_Attention_Mechanism_for_Pediatric_Bone_Age_Assessment_with_Efficient_Weak_Annotation... 标题中提到的“Self-supervised Attention Mechanism for Pediatric Bone Age Assessment with Efficient Weak Annotation”所涉及的知识点主要包括以下几个方面： 1. 自监督学习（Self-supervised Learning）：这...
评级：0 浏览量：179 收藏量：0 资源大小：20.52MB 上传时间：2021-07-18

: Hierarchical-Attention-Network:“文档分类的分层注意网络”的实现分层注意网络我对“ ”的实现（Yang等，2016） Yelp的数据可从下载（与Yang的论文中使用的数据集相同）下载链接： : 将数据放在名为“ data / yelp_YEAR /”的目录中（其中“ YEAR”为年份） ...
评级：0 浏览量：329 收藏量：0 资源大小：5.69MB 上传时间：2021-05-13

: why-is-attention-good 标题“why-is-attention-good”涉及的是人工智能领域中的一个核心概念——注意力机制（Attention Mechanism）。在深度学习，特别是自然语言处理（NLP）中，注意力机制已经成为提高模型性能的关键技术。下面将详细...
评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2021-03-09

: multi-attention-RE:多注意RE 在Python编程中，"多注意"的概念通常是指在处理复杂数据时应用的一种高级技术——多注意力机制（Multi-Attention Mechanism）。这种机制源于自然语言处理（NLP）领域，特别是在深度学习模型如Transformer中，它允许...
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：2.59MB 上传时间：2021-04-02

: 基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）LSTM (Long Short-Term Memory) ...
评级：0 浏览量：21 收藏量：0 资源大小：5.26MB 上传时间：2024-05-22

: MATLAB实现Attention-GRU多输入单输出回归预测（含完整的程序和代码详解）内容概要：本文档详细介绍了一个基于注意力机制和门控循环单元（TPA-GRU）相结合的时间序列预测项目，适用于多输入单输出的回归预测任务。文章提供了从理论背景到编码实践的整体指南，并给出了相应的代码示例用于...
评级：0 浏览量：15 收藏量：0 资源大小：39KB 上传时间：2024-10-15

: GNN_Attention_Mechanism 在"**GNN_Attention_Mechanism-master**"这个项目中，可能包含了实现GNN与注意力机制结合的代码示例。开发者可能通过这些代码学习如何在实际问题中应用和调整注意力机制，以优化GNN模型的性能。项目可能包括数据...
评级：0 浏览量：115 收藏量：0 资源大小：39.87MB 上传时间：2021-02-26

: 基于CNN-LSTM-Attention-Protypical Network的鸟类声纹识别。基于CNN-LSTM-Attention-Protypical Network的鸟类声纹识别。使用N-way K-shot的few-shot learning。数据集使用DCASE2018 challenge的数据LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，用于...
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：1.59MB 上传时间：2024-05-22

: 注意力机制（Attention Mechanism）.md 注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究，是人类信息处理过程中的一种重要机制。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。这种机制可以...
评级：0 浏览量：114 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2024-04-22

: 使用WOA与SSA优化TCN-LSTM-Multihead-Attention预测模型内容概要：本研究提出了一种改进的预测模型设计方法，将TCN、LSTM和Multihead Attention三种模型组件组合使用，旨在充分利用各组件的优点增强预测表现。在此基础上，引入WOA和SSA两种仿生优化算法调节复合模型的关键...
评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：216KB 上传时间：2024-09-16

: Decomposable-Attention-master_deeplearning_注意力机制_ 在深度学习领域，注意力机制（Attention Mechanism）已经成为一种重要的技术，它允许模型在处理序列数据时更加聚焦于关键信息，提高模型的性能和效率。本项目“Decomposable-Attention-master”是针对注意力机制的一...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：14KB 上传时间：2021-10-02

: 基于Attention-based C-GRU神经网络的文本分类.pdf 本文提出的Attention-based C-GRU模型融合了CNN的卷积层和GRU的优势，通过引入注意力机制（Attention Mechanism），进一步强化了模型对关键信息的捕捉能力。注意力机制允许模型在处理文本时更加关注那些对分类有决定...
评级：0 浏览量：107 收藏量：0 资源大小：1012KB 上传时间：2021-09-26

: 使用LSTM-AttentionGRU-Attention在Casia库中实现语音情感识别.zip 注意力机制（Attention Mechanism）是一种能够使模型专注于输入序列中重要部分的技术，提高模型对关键信息的捕捉能力。 Casia库： Casia是一个广泛使用的汉语情感数据库，由中科院自动化所提供，常用于语音情感识别...
评级：0 浏览量：10 收藏量：1 资源大小：23KB 上传时间：2024-11-18

: CNN-GRU-SAM-Attention分类-基于卷积神经网络结合门控循环单元-空间注意力机制多特征分类预测空间注意力机制（Spatial Attention Mechanism, SAM）空间注意力机制是一种用于强化模型关注特定区域的能力的技术。在处理图像等空间数据时，SAM可以帮助模型识别哪些区域对于最终的决策更为重要，从而提升模型的...
评级：0 浏览量：308 收藏量：2 资源大小：355KB 上传时间：2024-02-02

: Mixed High-Order Attention Network for Person Re-Identification.pdf 在计算机视觉和深度学习的研究中，注意力机制（Attention Mechanism）已经成为一种提高识别准确性的有效手段。注意力机制能够引导模型将可用资源倾向于输入信号中最具有信息的部分，从而提高识别的准确性。然而，...
评级：0 浏览量：397 收藏量：0 资源大小：760KB 上传时间：2020-04-05

: symbol_resnet.rar_Attention CNN_Attention Mechanism_attention_at RA-CNN主要包含两部分：每一个尺度上的卷积网络和相邻尺度间的注意力提取网络(APN, Attention Proposal Network)。在每一个尺度中，使用了堆叠的卷积层等，最后接上全连接层于softmax层，输出每一个类别的概率；这个...
评级：0 浏览量：98 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2022-07-15

: cnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-master (2).zip attention-time-series-prediction_keras-master (2).zip”似乎包含了一个使用Keras库实现的时间序列预测模型，具体是基于卷积神经网络（CNN）、双向长短时记忆网络（BiLSTM）以及注意力机制（Attention Mechanism）...
评级：5 浏览量：273 收藏量：1 资源大小：496KB 上传时间：2022-01-04

: nystrom-attention：Nyströmformer论文中的Nyström自我注意的实现 $ pip install nystrom-attention 用法 import torch from nystrom_attention import NystromAttention attn = NystromAttention ( dim = 512 , dim_head = 64 , heads = 8 , num_landmarks = 256 , # number of...
评级：0 浏览量：883 收藏量：0 资源大小：36KB 上传时间：2021-03-04

: 下面是一个自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的实现，基于PyTorch 自注意力机制在Transformer模型中被广泛应用，是现代NLP模型的核心组件之一。Transformer模型是由Vaswani等人在2017年提出的，它通过完全基于注意力机制来实现序列到序列的转换，不依赖于传统的循环神经网络（RNN)...
评级：0 浏览量：171 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2024-07-19

: An Efficient CNN Model Based on Object-level Attention Mechanism 在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）作为图像处理的核心技术，在各种任务中都有出色的表现。尤其在工业放射图像的缺陷检测中，CNN模型对提高自动检测效率起到了重要作用。然而，传统的方法在处理复杂场景中小而微妙...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：21.31MB 上传时间：2022-08-03

: 注意力机制（Attention Mechanism） ### 注意力机制（Attention Mechanism） #### 引言在当今信息时代，人工智能技术迅速发展，成为推动社会进步的关键力量之一。注意力机制作为人工智能领域的热门技术之一，模仿了人类大脑处理信息时的选择性关注...
评级：0 浏览量：411 收藏量：0 资源大小：118KB 上传时间：2024-04-09

: CA-Net:用于可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络代码 CA-Net：用于可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络该存储库提供“ CA-Net：可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络”的代码。现在可以在上我们的工作。接受了我们的工作。图1.... 图2....
评级：0 浏览量：778 收藏量：2 资源大小：36.8MB 上传时间：2021-05-26

: slot-attention:GoogleAI实现广告位关注 $ pip install slot_attention 用法 import torch from slot_attention import SlotAttention slot_attn = SlotAttention ( num_slots = 5 , dim = 512 , iters = 3 # iterations of attention, defaults to 3 ) ...
评级：0 浏览量：244 收藏量：0 资源大小：121KB 上传时间：2021-03-18

: 唇读的时空注意机制与知识提取_Spatio-Temporal Attention Mechanism and Knowledge 在唇读领域，时空注意机制（Spatio-Temporal Attention Mechanism）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）是提高视觉语音识别（Visual Speech Recognition，VSR）系统性能的关键技术。本文将深入探讨这两个概念以及...
评级：0 浏览量：174 收藏量：0 资源大小：549KB 上传时间：2022-01-24

: 注意力机制的序列标注-attention 在自然语言处理（NLP）领域，注意力机制（Attention Mechanism）已经成为深度学习模型的核心组成部分，尤其是在序列标注任务中。序列标注是指对输入序列中的每个元素分配一个预定义的标签，如命名实体识别、词性标注...
评级：0 浏览量：128 收藏量：0 资源大小：66KB 上传时间：2024-02-06

: speech_to_text_using_attention_mechanism 在 "speech_to_text_using_attention_mechanism-master" 的文件名中，"master" 通常是Git仓库主分支的标识，意味着这是项目的主要版本。这个压缩包可能包含以下文件结构： 1. Jupyter Notebooks：包含了项目的代码...
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2021-02-21

: axial-attention:实施轴向注意力-有效地处理多维数据 $ pip install axial_attention 用法图像 import torch from axial_attention import AxialAttention img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 ) attn = AxialAttention ( dim = 3 , # embedding dimension
评级：0 浏览量：3070 收藏量：0 资源大小：9KB 上传时间：2021-05-24

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评级：0 浏览量：373 收藏量：2 资源大小：15KB 上传时间：2021-04-30

: ATPapers:Worth-reading papers and related resources on attention mechanism, Transformer and ... ATPapersWorth-reading papers and related resources on Attention Mechanism, Transformer and Pretrained Language Model (PLM) such as BERT.Suggestions about fixing errors or adding papers, repositories ...
评级：0 浏览量：90 收藏量：0 资源大小：23KB 上传时间：2021-05-03

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