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調(diào)查顯示可以通過VR視頻來提升用戶的注意力

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注意力網(wǎng)絡(luò)(SANs)在許多自然語言處理任務(wù)中取得顯著的成功,其中包括機(jī)器翻譯、自然語言推理以及語義角色標(biāo)注任務(wù)。
2020-08-31 10:45:024670

聯(lián)通沃視頻用戶提供端到端的全場景沉浸式VR體驗

聯(lián)通沃視頻VR產(chǎn)品是聚焦VR內(nèi)容應(yīng)用的全新影音娛樂業(yè)務(wù),以VR頭戴式終端或5G智能手機(jī)為設(shè)備載體,以沃視頻客戶端為軟件載體,為用戶提供端到端的全場景沉浸式VR體驗。
2020-08-31 14:05:184273

如何選擇VR設(shè)備,購買VR頭顯的注意事項

3D視頻、4D體驗、全景聲不斷刷新人們對身臨其境的文娛體驗的認(rèn)知,日益成熟的VR技術(shù)越來越多地被用戶所接受,但購買相應(yīng)的VR設(shè)備時卻是一頭霧水,究竟該如何選擇VR設(shè)備?買VR頭顯時應(yīng)該注意什么?怎么樣挑選不踩雷的高性價比產(chǎn)品呢?
2021-01-27 10:33:081958

基于注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型AT-DPCNN

DPCNN。利用注意力矩陣重點關(guān)注文本序列中對情感走向影響較大的部分,通過對提取到的注意力特征矩陣與原文本詞向量進(jìn)行運算得到注意力輸入矩陣,并利用CNN再次提取文本特征。同時為了更好地提取轉(zhuǎn)折等復(fù)雜句式的特征在池化層進(jìn)行分池操作。在
2021-03-17 09:53:0912

基于注意力機(jī)制的狹小空間人群擁擠度分析方法

,提岀一種基于注意力機(jī)制的狹小空間人群擁擠度分析方法,旨在量化人群,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸擁擠率分析當(dāng)前空間內(nèi)的人群擁擠程度。設(shè)計一個注意力模塊作為網(wǎng)絡(luò)的前端,通過生成對應(yīng)尺度的注意力圖區(qū)分背景和人群,保留精確
2021-03-22 11:24:097

基于通道注意力機(jī)制的SSD目標(biāo)檢測算法

提升原始SSD算法的小目標(biāo)檢測精度及魯棒性,提出一種基于通道注意力機(jī)制的SSD目標(biāo)檢測算法。在原始SSD算法的基礎(chǔ)上對高層特征圖進(jìn)行全局池化操作,結(jié)合通道注意力機(jī)制增強(qiáng)高層特征圖的語義信息,并利用
2021-03-25 11:04:0620

一種注意力增強(qiáng)的自然語言推理模型aESIM

在自然語言處理任務(wù)中使用注意力機(jī)制可準(zhǔn)確衡量單詞重要度。為此,提出一種注意力增強(qiáng)的自然語言推理模型aESM。將詞注意力層以及自適應(yīng)方向權(quán)重層添加到ESIM模型的雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)中,從而更有
2021-03-25 11:34:159

基于層次注意力機(jī)制的多模態(tài)圍堵情感識別模型

在連續(xù)維度情感識別任務(wù)中,每個模態(tài)內(nèi)部凸顯情感表達(dá)的部分并不相同,不同模態(tài)對于情感狀態(tài)的影響程度也有差別。為此,通過學(xué)習(xí)各個模態(tài)特征并采用合理的融合方式,提出一種基于層次注意力機(jī)制的多模態(tài)維度情感
2021-04-01 11:20:518

基于多層CNN和注意力機(jī)制的文本摘要模型

。然而現(xiàn)有的模型在解碼時僅利用編碼器最后一層信息,而忽略編碼器其余層的特征。鑒于此,提出一種基于多層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和層級交互注意力機(jī)制的摘要生成模型,通過層級交互注意力提取編碼器不同層次的特征信息來指導(dǎo)摘要的生
2021-04-07 11:35:292

結(jié)合注意力機(jī)制的改進(jìn)深度學(xué)習(xí)光流網(wǎng)絡(luò)

提升基于編解碼架構(gòu)的U型網(wǎng)絡(luò)在深度學(xué)習(xí)光流估計中的精度,提岀了一種結(jié)合注意力機(jī)制的改進(jìn)有監(jiān)督深度學(xué)習(xí)光流網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)由收縮和擴(kuò)張兩部分組成,收縮部分利用一系列卷積層來提取圖像之間的高級特征,擴(kuò)張部分
2021-04-07 13:56:254

如何用上下文注意力來進(jìn)行深度圖像修復(fù)

今天,我們將深入探討深度圖像修復(fù)的一個突破,上下文注意力。通過使用上下文注意力,我們可以有效地從遙遠(yuǎn)的空間位置借用信息來重建局部缺失的像素。這個想法實際上或多或少和上一篇的復(fù)制-粘貼是一樣的。
2021-04-07 19:01:042537

聯(lián)合評論文本層級注意力和外積的推薦方法

網(wǎng)絡(luò),分別處理用戶評論集和物品評論集。對評論文本的內(nèi)容應(yīng)用主題級注意力機(jī)制,標(biāo)記多組帶有主題信息的單詞(或短語),對評論集應(yīng)用評論級注意力機(jī)制,標(biāo)記有效的評論。采用外積為用戶偏好和物品特征建立外積交互矩陣,并對此矩
2021-04-12 10:33:257

基于注意力機(jī)制和本體的遠(yuǎn)程賈璐關(guān)系抽取模型

模玦、分類囂模塊、本體約柬層。在分類器模抉中,引入并改進(jìn)了實例級注意力機(jī)制,更妤地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)袋中每個句子的權(quán)重,有效地降低了遠(yuǎn)程嗌督假設(shè)引入的噪聲干擾及勹子中實體間的詞語信息干擾。在本體約東層,通過引入領(lǐng)域本體對抽取結(jié)果進(jìn)
2021-04-12 14:30:5314

結(jié)合注意力機(jī)制的跨域服裝檢索方法

針對跨域服裝檢索中服裝商品圖像拍攝嚴(yán)格約束光照、背景等條件,而用戶圖像源自復(fù)雜多變的日常生活場景,難以避免背景干擾以及視角、姿態(tài)引起的服裝形變等問題。提出一種結(jié)合注意力機(jī)制的跨域服裝檢索方法。利用
2021-05-12 14:19:462

基于情感評分的分層注意力網(wǎng)絡(luò)框架

編碼器分別對詞向量和句向量進(jìn)行編碼,并通過注意力機(jī)制加杈求和以獲得文檔的最終表示。設(shè)計輔助網(wǎng)絡(luò)對文本的詞、句進(jìn)行情感評分,利用該評分調(diào)整注意力權(quán)重分布。在探究文本的情感信息對分類性能的影響后,通過輔助網(wǎng)絡(luò)
2021-05-14 11:02:195

基于密集層和注意力機(jī)制的快速場景語義分割方法

,并使用分組卷積減少計算量。同時在特征提取網(wǎng)絡(luò)中加入注意力模塊,以減少精度損失。實驗結(jié)果表明,該方法在保證分割精度的前提下提升了分割速度,在 Cityscapes數(shù)據(jù)集上得到了81.5%的MOU,速度為42.3 frame/s,在ADE20K數(shù)據(jù)集上得到了61.8%的MIOU,速度
2021-05-24 15:48:336

基于多層注意力機(jī)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(jìn)行判斷。為此,構(gòu)建一個多層注意力機(jī)制模型
2021-05-27 17:10:552

基于注意力機(jī)制等的社交網(wǎng)絡(luò)熱度預(yù)測模型

基于注意力機(jī)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(jī)制的電子病歷架構(gòu)

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

基于注意力機(jī)制的跨域服裝檢索方法綜述

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

基于注意力機(jī)制的新聞文本分類模型

基于注意力機(jī)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(jī)制殘差網(wǎng)絡(luò)的圖像檢測

基于非對稱注意力機(jī)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(jìn)一步的探索提供了一個非常好的基線。
2022-10-27 13:55:23718

如何用番茄鐘提高注意力

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2022-10-28 14:29:360

騰訊VR專利公布:VR頭顯可根據(jù)用戶眼球運動調(diào)整顯示內(nèi)容

騰訊在專利背景處介紹,為了提升VR體驗感,VR頭顯可根據(jù)用戶眼球運動,動態(tài)調(diào)整顯示內(nèi)容,比如預(yù)測用戶雙目對焦位置,并實時調(diào)整屏幕畫面的清晰度,以模擬遠(yuǎn)近景的自然切換效果。
2022-12-28 14:59:20270

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 10:23:341746

計算機(jī)視覺中的注意力機(jī)制

計算機(jī)視覺中的注意力機(jī)制 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的Attention 參考 注意力機(jī)制簡介與分類 注意力機(jī)制(Attention Mechanism) 是機(jī)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(qiáng)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(jìn)

? 視覺注意力機(jī)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(jī)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

與較長范圍)在一個序列中。因此,這可能是有益的 允許我們的注意力機(jī)制聯(lián)合使用查詢、鍵和值的不同表示子空間。 為此,可以使用以下方式轉(zhuǎn)換查詢、鍵和值,而不是執(zhí)行單個注意力池h獨立學(xué)習(xí)線性投影。那么
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 15:44:29953

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 15:44:42302

圖解transformer中的自注意力機(jī)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

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