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電子發(fā)燒友網(wǎng)>嵌入式技術(shù)>嵌入式操作系統(tǒng)>基于心電反饋的注意力缺陷多動障礙矯正儀設(shè)計

基于心電反饋的注意力缺陷多動障礙矯正儀設(shè)計

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2021-03-22 11:24:097

融合雙層多頭自注意力與CNN的回歸模型

針對現(xiàn)有文本情感分析方法存在的無法高效捕捉相關(guān)文本情感特征從而造成情感分析效果不佳的問題提出一種融合雙層多頭自注意力與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的回歸模型 DLMA-CNN。采用多頭自注意力機制學(xué)習(xí)序列
2021-03-25 15:16:396

基于語音、字形和語義的層次注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

結(jié)合英文幽默語言學(xué)特征,提出基于語音、字形和語義的層次注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型( PFSHAN)進行幽默識別。在特征提取階段,將幽默文本表示為音素、字符以及攜帶歧義性等級信息的語義形式,分別采用卷積
2021-03-26 15:38:1514

聯(lián)合評論文本層級注意力和外積的推薦方法

在協(xié)同過濾算法中,基于評分?jǐn)?shù)據(jù)的矩陣分解方法得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展,但評分?jǐn)?shù)據(jù)稀疏性問題影響了該方法的推薦質(zhì)量。針對此問題,提出一種聯(lián)合評論文本層級注意力和外積的推薦方法( RHAOR)。采用兩個并行
2021-04-12 10:33:257

基于情感評分的分層注意力網(wǎng)絡(luò)框架

文本中的詞并非都具有相似的情感傾向和強度,較好地編碼上下文并從中提取關(guān)鍵信息對于情感分類任務(wù)而言非常重要。為此,提出一種基于情感評分的分層注意力網(wǎng)絡(luò)框架,以對文本情感進行有效分類。利用雙循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-05-14 11:02:195

基于密集層和注意力機制的快速場景語義分割方法

針對傳統(tǒng)語義分割網(wǎng)絡(luò)速度慢、精度低的問題,提出一種基于密集層和注意力機制的快速場景語義分割方法。在 Resnet網(wǎng)絡(luò)中加入密集層和注意力模塊,密集層部分采用兩路傳播方式,以更好地獲得多尺度目標(biāo)
2021-05-24 15:48:336

基于多層注意力機制的回指消解算法綜述

在信息抽取過程中,無法被判別的回指易造成信息抽取不完整的情況,這種指代關(guān)系可通過分析當(dāng)前語境下的指代部分、被指代部分、周圍的信息及原文內(nèi)容生成的唯一判別信息進行判斷。為此,構(gòu)建一個多層注意力機制模型
2021-05-27 17:10:552

基于用戶反饋信息的APP軟件缺陷識別

當(dāng)前,APP軟件已被廣泛應(yīng)用,其質(zhì)量越來越受到關(guān)注。高質(zhì)量的軟件的缺陷應(yīng)盡可能少,然而軟件測試并不能發(fā)現(xiàn)所有的缺陷,部分缺陷到用戶使用階段才被發(fā)現(xiàn),因此通過分析用戶反饋的信息有助于發(fā)現(xiàn)軟件缺陷。文中
2021-05-28 15:29:462

基于注意力機制等的社交網(wǎng)絡(luò)熱度預(yù)測模型

基于注意力機制等的社交網(wǎng)絡(luò)熱度預(yù)測模型
2021-06-07 15:12:2414

基于多通道自注意力機制的電子病歷架構(gòu)

基于多通道自注意力機制的電子病歷架構(gòu)
2021-06-24 16:19:3075

基于注意力機制的跨域服裝檢索方法綜述

基于注意力機制的跨域服裝檢索方法綜述
2021-06-27 10:33:242

基于注意力機制的新聞文本分類模型

基于注意力機制的新聞文本分類模型
2021-06-27 15:32:3229

基于非對稱注意力機制殘差網(wǎng)絡(luò)的圖像檢測

基于非對稱注意力機制殘差網(wǎng)絡(luò)的圖像檢測
2021-07-05 15:29:138

基于超大感受野注意力的超分辨率模型

通過引入像素注意力,PAN在大幅降低參數(shù)量的同時取得了非常優(yōu)秀的性能。相比通道注意力與空域注意力,像素注意力是一種更廣義的注意力形式,為進一步的探索提供了一個非常好的基線。
2022-10-27 13:55:23715

如何用番茄鐘提高注意力

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2022-10-28 14:29:360

詳解五種即插即用的視覺注意力模塊

SE注意力模塊的全稱是Squeeze-and-Excitation block、其中Squeeze實現(xiàn)全局信息嵌入、Excitation實現(xiàn)自適應(yīng)權(quán)重矯正,合起來就是SE注意力模塊。
2023-05-18 10:23:341732

計算機視覺中的注意力機制

計算機視覺中的注意力機制 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的Attention 參考 注意力機制簡介與分類 注意力機制(Attention Mechanism) 是機器學(xué)習(xí)中的一種數(shù)據(jù)處理方法,廣泛應(yīng)用
2023-05-22 09:46:030

一種新的深度注意力算法

本文簡介了一種新的深度注意力算法,即深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)(Deep Residual Shrinkage Network)。從功能上講,深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)是一種面向強噪聲或者高度冗余數(shù)據(jù)的特征學(xué)習(xí)方法
2023-05-24 16:28:230

基于YOLOv5s基礎(chǔ)上實現(xiàn)五種視覺注意力模塊的改進

? 視覺注意力機制的各種模塊是個好東西,即插即用,可以添加到主流的對象檢測、實例分割等模型的backbone與neck中,實現(xiàn)輕松漲點,本文使用OID數(shù)據(jù)集的2000多張數(shù)據(jù),基于YOLOv5s
2023-06-02 14:52:35841

PyTorch教程11.4之Bahdanau注意力機制

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2023-06-05 15:11:030

PyTorch教程11.5之多頭注意力

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2023-06-05 15:04:130

PyTorch教程11.6之自注意力和位置編碼

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2023-06-05 15:05:220

PyTorch教程16.5之自然語言推理:使用注意力

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2023-06-05 10:49:510

PyTorch教程-11.5。多頭注意力

11.5。多頭注意力? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:29329

PyTorch教程-11.6. 自注意力和位置編碼

11.6. 自注意力和位置編碼? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:29952

PyTorch教程-16.5。自然語言推理:使用注意力

16.5。自然語言推理:使用注意力? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab
2023-06-05 15:44:42300

圖解transformer中的自注意力機制

在整個注意力過程中,模型會學(xué)習(xí)了三個權(quán)重:查詢、鍵和值。查詢、鍵和值的思想來源于信息檢索系統(tǒng)。所以我們先理解數(shù)據(jù)庫查詢的思想。
2023-06-29 17:06:20690

于心電遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計

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2023-10-19 10:20:140

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