？ 在此大背景下，IBM與CDA數(shù)據(jù)分析研究院共同舉辦題為《唯「智」者，「造」未來(lái)》的機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)應(yīng)用國(guó)際峰會(huì)，將于2016年11月22日在北京?北大博雅國(guó)際酒店舉行。屆時(shí)，包括人工智能研究院、工信部在內(nèi)
2016-11-08 17:51:49
期記憶網(wǎng)絡(luò)）、注意力模型（Attention Models）等十大趨勢(shì)將塑造人工智能未來(lái)的技術(shù)格局。上述判斷來(lái)自NIPS（神經(jīng)信息處理系統(tǒng)） 2015大會(huì)。NIPS始于1987年，是人工智能領(lǐng)域兩大
2015-12-23 14:21:58
`未來(lái)社會(huì)將是人類(lèi)與機(jī)器人共存的社會(huì)，而未來(lái)社會(huì)之所以需要機(jī)器人，是由網(wǎng)絡(luò)社會(huì)化、社會(huì)老齡化等大趨勢(shì)決定的。首先網(wǎng)絡(luò)社會(huì)化為機(jī)器人在未來(lái)社會(huì)的發(fā)展和生存提供了條件，人類(lèi)可以利用電腦、移動(dòng)設(shè)備來(lái)方便地
2015-12-23 14:40:03
機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)在工業(yè)領(lǐng)域采用機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)
2021-01-27 06:02:18
機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)在工業(yè)領(lǐng)域采用機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)工業(yè)人工智能生態(tài)系統(tǒng)
2020-12-16 07:47:35
將在機(jī)械上超越人類(lèi)的身體，在數(shù)字上超越人類(lèi)的頭腦。如果未來(lái)機(jī)器人真的具有（或部分具有）超人類(lèi)的能力，那接下來(lái)的問(wèn)題當(dāng)然不是機(jī)器人和人類(lèi)誰(shuí)統(tǒng)治誰(shuí)那么簡(jiǎn)單的問(wèn)題。在一個(gè)充斥著機(jī)器人的世界里，我們?nèi)祟?lèi)的生活
2015-12-29 14:56:59
了額外的機(jī)制——注意力機(jī)制，來(lái)幫助我們進(jìn)行調(diào)序。下面我們用一張示意圖來(lái)看一下，基于RNN的神經(jīng)機(jī)器翻譯的流程：首先我們通過(guò)分詞得到輸入源語(yǔ)言詞序列，接下來(lái)每個(gè)詞都用一個(gè)詞向量進(jìn)行表示，得到相應(yīng)的詞向量序列
2018-07-06 10:46:12
深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)是深度殘差網(wǎng)絡(luò)的一種新的升級(jí)版本，其實(shí)是深度殘差網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制（參照Squeeze-and-Excitation Network，SENet）和軟閾值化的深度集成
2020-11-26 06:33:10
對(duì)于proteus這款軟件，怎樣自學(xué)能夠更好更快的入門(mén)，其核心要素在于什么？需要掌握的基本功又有哪些？
2012-06-09 20:58:10
項(xiàng)目計(jì)劃如下:利用帶電池的耳機(jī)式腦電檢測(cè)模塊讀出腦部注意力和放松度信號(hào)，加以無(wú)線方式傳出（NRF,藍(lán)牙，紅外），利用安芯一號(hào)單片機(jī)做終端，以某種方式接受無(wú)線信號(hào)，紅外或串口NRF等，將得到的腦部電壓
2013-10-17 15:46:36
畢設(shè)要求做一個(gè)注意力分配實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。有些結(jié)構(gòu)完全想不明白。具體如何實(shí)現(xiàn)如下。一個(gè)大概5*5的燈組合，要求隨機(jī)亮。兩個(gè)聲音大小不同的音頻，要求隨機(jī)響，有大、小兩個(gè)選項(xiàng)。以上兩種需要記錄并計(jì)算錯(cuò)誤率。體現(xiàn)在表格上。大家可不可以勞煩幫個(gè)忙，幫我構(gòu)思一下， 或者幫我做一下。拜托大家了。
2019-05-07 20:33:20
集成至未來(lái)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中：（1）特征學(xué)習(xí)：從射頻信號(hào)數(shù)據(jù)集中，射頻機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要學(xué)習(xí)用以在各種各樣民用和軍用信號(hào)中辨認(rèn)和描述信號(hào)的特征。 （2）注意力和特性：正如人可以快速將注意力鎖定至所需目標(biāo)一樣
2017-09-02 09:04:26
統(tǒng)，后者是設(shè)備4.嵌入式系統(tǒng)的三個(gè)基本要素：嵌入型、專(zhuān)用性、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)若干個(gè)嵌入式系統(tǒng)的例子：嵌入式產(chǎn)品三個(gè)核心要素：功能和性能；處理器芯片；操作系統(tǒng)或者監(jiān)控程序...
2021-12-22 06:48:46
的靈活性，主要由嵌入式硬件平臺(tái) 、 相關(guān)支撐硬件 、 嵌入式操作系統(tǒng) 、 支撐軟件以及應(yīng)用軟件組成。其中， “ 嵌入性 ”、“ 專(zhuān)用性 ” 與 “ 計(jì)算機(jī)系統(tǒng) ” 是嵌入式系統(tǒng)的三個(gè)基本的核心要素，具體來(lái)講：嵌入性：指計(jì)算機(jī)計(jì)算機(jī)嵌入到對(duì)象系統(tǒng)中，且滿(mǎn)足對(duì)象系統(tǒng)的環(huán)境要求，如物理環(huán)境（小型） 、 電氣 /
2021-12-22 07:52:11
硬件平臺(tái)、相關(guān)支撐硬件、嵌入式操作系統(tǒng)、支撐軟件以及應(yīng)用軟件組成。其中，“嵌入性”、“專(zhuān)用性”與“計(jì)算機(jī)系統(tǒng)”是嵌入式系統(tǒng)的三個(gè)基本的核心要素，具體來(lái)講：嵌入性：指計(jì)算機(jī)計(jì)算機(jī)嵌入到對(duì)象系統(tǒng)中，且滿(mǎn)足對(duì)象系統(tǒng)的環(huán)境要求，如物理環(huán)境（小型）、電氣/氣氛環(huán)境（可靠）、成本（價(jià)廉）等要求。專(zhuān)用性：...
2021-11-08 07:20:07
獨(dú)特的方法，讓總是早起的女兒心甘情愿的呆在床上，以保證她們擁有充足的睡眠。Dan所發(fā)明的是一個(gè)能夠吸引孩子們注意力的訓(xùn)練鬧鐘。這個(gè)鬧鐘以女孩兒們喜愛(ài)的卡通人物為模板，每當(dāng)?shù)搅怂X(jué)時(shí)間，這些卡通人物就會(huì)
2019-07-09 07:33:38
論文題目是：基于虛擬儀器技術(shù)的駕駛員注意力監(jiān)測(cè)控制系統(tǒng)，做了很長(zhǎng)時(shí)間了，實(shí)在沒(méi)思路，進(jìn)展不下去，跪求大神們指點(diǎn)，能夠給我一個(gè)思路和方向。
2015-05-24 17:38:46
摘要：在駕車(chē)過(guò)程中調(diào)節(jié)空調(diào)溫度或切換電臺(tái)頻道是常有的事，然而有時(shí)卻因?yàn)樾枰獣r(shí)刻掌握方向盤(pán)而手忙腳亂，雖然我們中的很多人對(duì)這種情況都早已司空見(jiàn)慣，然而，駕駛員注意力不集中往往是導(dǎo)致交通事故的眾矢之的
2018-09-11 11:50:06
狀態(tài)機(jī)的要素是什么狀態(tài)遷移圖怎么畫(huà)？狀態(tài)機(jī)應(yīng)用的注意事項(xiàng)是什么
2021-04-27 06:10:52
和高性能，并具備多項(xiàng)新特性，包括支持兩個(gè)低成本高清圖像傳感器或一個(gè)4K分辨率圖像傳感器的雙攝像頭ISP，能夠處理人臉、物體對(duì)象和手勢(shì)識(shí)別等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。此外，它還集成了獨(dú)立的800MHz
2021-10-15 13:58:18
基于心電反饋的注意力缺陷多動(dòng)障礙矯正儀設(shè)計(jì)
0 引言
注意力缺陷多動(dòng)障礙(Attention Deficit Hy-peractivity Disorder，簡(jiǎn)稱(chēng)ADHD)是兒童和青少年常見(jiàn)的行為問(wèn)題之一
2009-12-09 10:12:33
1276 
基于心電反饋的注意力缺陷多動(dòng)障礙矯正儀設(shè)計(jì)
0 引言
注意力缺陷多動(dòng)障礙(Attention Deficit Hy-peractivity Disorder，簡(jiǎn)稱(chēng)ADHD)是兒童和青少年常見(jiàn)的行為問(wèn)題
2009-12-10 10:17:59631 
根據(jù)德勤全球的預(yù)測(cè)，我們將在 2017 年看到 5G 的部署采取重大、切實(shí)的舉措。首先，擁有 5G 網(wǎng)絡(luò)許多核心要素的增強(qiáng)型 4G 網(wǎng)絡(luò) LTE Advanced（簡(jiǎn)稱(chēng)LTEAPro）將推出商用
2017-09-20 14:10:50
7 方式，而人類(lèi)沒(méi)辦法做到這一點(diǎn)。據(jù)估計(jì)，物聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)增長(zhǎng)，到了2021年，它可能達(dá)到價(jià)值1.6億美元的高點(diǎn)，這就意味著會(huì)需要更多的算法來(lái)跟上相應(yīng)的數(shù)據(jù)上漲。正如ABI研究所指出的，機(jī)器學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展使其能夠進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，這意味著采用這些算法的企業(yè)可以更好地預(yù)測(cè)未來(lái)的市場(chǎng)趨勢(shì)，并更成功地瞄準(zhǔn)未來(lái)的客戶(hù)。
2018-03-19 22:46:00347 摘要本文提出一種基于注意力機(jī)制的用戶(hù)異構(gòu)行為序列的建?？蚣?，并將其應(yīng)用到推薦場(chǎng)景中。
2018-01-25 17:59:144457 
在當(dāng)前智能制造的熱潮之下，很多企業(yè)都在規(guī)劃建設(shè)智能工廠。眾所周知，智能工廠的規(guī)劃建設(shè)是一個(gè)十分復(fù)雜的系統(tǒng)工程，為了少走彎路，本文整理了在建設(shè)中要考慮的十個(gè)核心要素以及需要關(guān)注的重點(diǎn)維度。
2018-05-24 14:17:567209 然而，在基于梯度的學(xué)習(xí)框架（如深度學(xué)習(xí)）中存在一個(gè)關(guān)鍵的缺點(diǎn)：因?yàn)檫x擇要處理的信息的過(guò)程是離散化的，因此也就是不可微分的，所以梯度不能反向傳播到選擇機(jī)制中來(lái)支持基于梯度的優(yōu)化。目前研究人員正在努力來(lái)解決視覺(jué)注意力、文本注意力，乃至更廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的這一缺點(diǎn)，這一領(lǐng)域的研究仍然非常活躍。
2018-08-10 08:44:055987 此外，通過(guò)對(duì)特征向量的 L2 正則化處理來(lái)選擇重要性特征，我們的視覺(jué)問(wèn)答框架進(jìn)一步采用硬注意力機(jī)制進(jìn)行增強(qiáng)。我們將最初的版本成為硬注意力網(wǎng)絡(luò) HAN (Hard Attention Network
2018-10-04 09:23:005183 在當(dāng)前智能制造的熱潮之下，很多企業(yè)都在規(guī)劃建設(shè)智能工廠。眾所周知，智能工廠的規(guī)劃建設(shè)是一個(gè)十分復(fù)雜的系統(tǒng)工程，為了少走彎路，本文整理了在建設(shè)中要考慮的十個(gè)核心要素以及需要關(guān)注的重點(diǎn)維度。
2018-10-31 16:58:336700 
12 月22 日，由安全可靠技術(shù)和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（以下簡(jiǎn)稱(chēng)安可聯(lián)盟）主辦的安全可靠技術(shù)和應(yīng)用研討會(huì)在廣州順利召開(kāi)。國(guó)科微作為安可聯(lián)盟會(huì)員單位受邀參加，并在大會(huì)上發(fā)布了固態(tài)存儲(chǔ)產(chǎn)品——GOKE 2301 系列SSD，從多個(gè)維度提出了固態(tài)硬盤(pán)國(guó)產(chǎn)化的核心要素，以便更好地應(yīng)對(duì)行業(yè)市場(chǎng)激增的國(guó)產(chǎn)SSD需求。
2018-12-26 08:58:021001 本文深入淺出地介紹了近些年的自然語(yǔ)言中的注意力機(jī)制包括從起源、變體到評(píng)價(jià)指標(biāo)方面。
2019-01-25 16:51:176045 
注意力機(jī)制越發(fā)頻繁的出現(xiàn)在文獻(xiàn)中，因此對(duì)注意力機(jī)制的學(xué)習(xí)、掌握與應(yīng)用顯得十分重要。本文便對(duì)注意力機(jī)制做了較為全面的綜述。
2019-02-17 09:18:223587 智能工廠建設(shè)中要考慮的十個(gè)核心要素。
2019-03-01 08:59:532151 簡(jiǎn)而言之，深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以被廣義地定義為一個(gè)描述重要性的權(quán)重向量：通過(guò)這個(gè)權(quán)重向量為了預(yù)測(cè)或者推斷一個(gè)元素，比如圖像中的某個(gè)像素或句子中的某個(gè)單詞，我們使用注意力向量定量地估計(jì)出目標(biāo)元素與其他元素之間具有多么強(qiáng)烈的相關(guān)性，并由注意力向量的加權(quán)和作為目標(biāo)的近似值。
2019-03-12 09:49:3940189 時(shí)記憶（LSTM）的不同位置加入不同類(lèi)型的注意力機(jī)制，充分利用多注意力機(jī)制的優(yōu)勢(shì)，讓模型能夠從不同的角度關(guān)注句子中特定屬性的情感信息，彌補(bǔ)了單一注意力機(jī)制的不足;同時(shí)，融合雙向LSTM獨(dú)立編碼的屬性上下文語(yǔ)義信息，獲取更深層次的情感特征，有效識(shí)
2019-05-08 17:07:245 似性平移不變性相對(duì)注意和圖消息傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總結(jié)和展望自注意力研究熱點(diǎn)遷移學(xué)習(xí)優(yōu)化和加大模型其他自注意力研究正在進(jìn)行未來(lái)展望下節(jié)預(yù)告閱讀更多
2019-07-19 14:40:292954 
移動(dòng)即服務(wù)(MaaS)被認(rèn)為是智能移動(dòng)的一個(gè)關(guān)鍵要素，而機(jī)器人汽車(chē)技術(shù)將是智能移動(dòng)的一個(gè)重要因素，它又高度依賴(lài)于嵌入式傳感器。
2020-04-23 11:44:16515 本文提出了一種自監(jiān)督同變注意力機(jī)制（self-supervised equivariant attention mechanism，簡(jiǎn)稱(chēng)SEAM），利用自監(jiān)督方法來(lái)彌補(bǔ)監(jiān)督信號(hào)差異。在強(qiáng)監(jiān)督語(yǔ)義分割的數(shù)據(jù)增廣階段，像素層級(jí)標(biāo)注和輸入圖像需經(jīng)過(guò)相同的仿射變換
2020-05-12 10:16:137337 
四是擴(kuò)大能力拼圖，以高清智能視頻為例，中國(guó)電信能提供智能視頻服務(wù)能力，包括可定制機(jī)器視覺(jué)、大數(shù)據(jù)分析；支持萬(wàn)路視頻、直播/點(diǎn)播；EB級(jí)視頻存儲(chǔ)；萬(wàn)路視頻AI識(shí)別分析和百萬(wàn)級(jí)攝像機(jī)/傳感安全接入，全面助力高清智能視頻的智慧化。
2020-07-02 08:51:449584 自注意力網(wǎng)絡(luò)(SANs)在許多自然語(yǔ)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(yǔ)言推理以及語(yǔ)義角色標(biāo)注任務(wù)。
2020-08-31 10:45:024670 
機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過(guò)程，羅列了幾個(gè)主要流程和關(guān)鍵要素；繼而展開(kāi)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)主要的算法框架，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和常用的降維，特征選擇算法等；最后在業(yè)務(wù)實(shí)踐的過(guò)程中，給出了一個(gè)可行的項(xiàng)目管理流程，可供參考。
2020-11-12 10:28:4810451 和自適應(yīng)激活函數(shù)，根據(jù)用戶(hù)歷史行為和給定廣告自適應(yīng)地學(xué)習(xí)用戶(hù)興趣。引人注意力機(jī)制，區(qū)分不同特征對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度，從而增強(qiáng)模型的可解釋性。在3個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)LR、PNN等CTR預(yù)估模型，ADIN模型具有更高的AUC值和更
2021-03-12 10:55:115 情感分析是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在文本情感分析方面取得了較好的效果，但其未充分提取文本信息中的關(guān)鍵情感信息。為此，建立一種基于注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型AT-
2021-03-17 09:53:0912 目前多數(shù)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像超分辨率重建的方法忽視對(duì)自然圖像固有屬性的捕捉，并且僅在單一尺度下提取特征。針對(duì)該問(wèn)題，提出一種基于注意力機(jī)制和多尺度特征融合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。利用注意力機(jī)制融合圖像
2021-03-22 11:18:0516 ，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(guò)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(jì)一個(gè)注意力模塊作為網(wǎng)絡(luò)的前端，通過(guò)生成對(duì)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 圖像超分辨率重建中的高頻分量通常包含較多輪廓、紋理等細(xì)節(jié)信息，為更好地處理特征圖中的高頻分量與低頻分量，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整信道特征，提岀一種基于特征圖注意力機(jī)制的圖像超分辨重建網(wǎng)絡(luò)模型。利用特征提取
2021-03-22 14:45:3622 基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)與流水線方式的化學(xué)結(jié)構(gòu)圖像識(shí)別方法通常依賴(lài)于人工設(shè)計(jì)的特征，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率較低。針對(duì)該問(wèn)題，提岀一種基于空間注意力機(jī)制與通道注意力機(jī)制的化學(xué)結(jié)構(gòu)圖像識(shí)別方法。將化學(xué)結(jié)構(gòu)識(shí)別視為
2021-03-22 15:20:547 為提升原始SSD算法的小目標(biāo)檢測(cè)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(cè)算法。在原始SSD算法的基礎(chǔ)上對(duì)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(yǔ)義信息，并利用
2021-03-25 11:04:0620 在自然語(yǔ)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(yǔ)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，從而更有效地學(xué)習(xí)
2021-03-25 11:34:159 針對(duì)現(xiàn)有文本情感分析方法存在的無(wú)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(wèn)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(jī)制學(xué)習(xí)序列
2021-03-25 15:16:396 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向門(mén)控循環(huán)單元和注意力機(jī)制提取 PFSHAN模型的語(yǔ)音、字形和語(yǔ)義特征。在特征融合階段，針對(duì)不同單詞對(duì)幽默語(yǔ)言學(xué)特征的貢獻(xiàn)程度不同，且不同幽默語(yǔ)言學(xué)特征和語(yǔ)句之間關(guān)聯(lián)程度不同的問(wèn)題，采用層次注意力機(jī)制調(diào)整不同幽默語(yǔ)言學(xué)
2021-03-26 15:38:1514 在連續(xù)維度情感識(shí)別任務(wù)中，每個(gè)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(duì)于情感狀態(tài)的影響程度也有差別。為此，通過(guò)學(xué)習(xí)各個(gè)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 基于注意力機(jī)制的編解碼模型在文本摘要、杌器翻譯等序列到序列任務(wù)上得到了廣泛的應(yīng)用。在深度學(xué)習(xí)框架中，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提取輸λ數(shù)據(jù)不冋的特征表示，因此傳統(tǒng)編解碼模型中通常堆疊多層解碼器來(lái)提高模型性能
2021-04-07 11:35:292 為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(jì)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(lái)提取圖像之間的高級(jí)特征，擴(kuò)張部分
2021-04-07 13:56:254 置預(yù)測(cè)的影響權(quán)重不同，以及長(zhǎng)期的歷史信息會(huì)來(lái)帶維數(shù)災(zāi)難等，移動(dòng)對(duì)象的位置預(yù)測(cè)面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，在分析現(xiàn)有預(yù)測(cè)算法的不足的基礎(chǔ)上，提出了一種長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和注意力（ Attention）機(jī)制相結(jié)合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
2021-04-08 13:51:397 網(wǎng)絡(luò)，分別處理用戶(hù)評(píng)論集和物品評(píng)論集。對(duì)評(píng)論文本的內(nèi)容應(yīng)用主題級(jí)注意力機(jī)制，標(biāo)記多組帶有主題信息的單詞（或短語(yǔ)），對(duì)評(píng)論集應(yīng)用評(píng)論級(jí)注意力機(jī)制，標(biāo)記有效的評(píng)論。采用外積為用戶(hù)偏好和物品特征建立外積交互矩陣，并對(duì)此矩
2021-04-12 10:33:257 模玦、分類(lèi)囂模塊、本體約柬層。在分類(lèi)器模抉中，引入并改進(jìn)了實(shí)例級(jí)注意力機(jī)制，更妤地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)袋中每個(gè)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(shí)體間的詞語(yǔ)信息干擾。在本體約東層，通過(guò)引入領(lǐng)域本體對(duì)抽取結(jié)果進(jìn)
2021-04-12 14:30:5314 這些問(wèn)題，文中提出了基于深度LSTM和注意力機(jī)制的金融數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型。首先，該模型能處理復(fù)雜的金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)輸入，主要是多序列的輸入;其次，該模型使用深度LSTM網(wǎng)絡(luò)對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，解決了數(shù)據(jù)間長(zhǎng)依賴(lài)的問(wèn)題，并能學(xué)習(xí)到
2021-04-23 11:32:447 臨床特征，對(duì)阿爾茨海默癥進(jìn)行自動(dòng)診斷，并預(yù)測(cè)潛在的預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提岀了一饣基于層次注意力機(jī)制的多任務(wù)疾病進(jìn)展模型。該模型將疾病自動(dòng)診斷任務(wù)作為主任務(wù)，疾病預(yù)后預(yù)測(cè)仼務(wù)作為輔仼務(wù)，以提升模型的泛化能力，進(jìn)而
2021-05-07 14:47:217 針對(duì)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(hù)圖像源自復(fù)雜多變的日常生活場(chǎng)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(wèn)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 信息給網(wǎng)絡(luò)造成的影響，在網(wǎng)絡(luò)的特征重建模塊中引入了通道注意力機(jī)制，并融合人臉解析信息提出一種殘差通道注意塊，不僅提高了網(wǎng)絡(luò)特征利用率還加強(qiáng)了人臉先驗(yàn)的約束力度。與現(xiàn)有算法在 Helen， Celebs和LFW數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)結(jié)
2021-05-12 16:10:215 編碼器分別對(duì)詞向量和句向量進(jìn)行編碼，并通過(guò)注意力機(jī)制加杈求和以獲得文檔的最終表示。設(shè)計(jì)輔助網(wǎng)絡(luò)對(duì)文本的詞、句進(jìn)行情感評(píng)分，利用該評(píng)分調(diào)整注意力權(quán)重分布。在探究文本的情感信息對(duì)分類(lèi)性能的影響后，通過(guò)輔助網(wǎng)絡(luò)
2021-05-14 11:02:195 在當(dāng)前智能制造的熱潮之下，很多企業(yè)都在規(guī)劃建設(shè)智能工廠。那么，智能工廠的規(guī)劃要考慮哪些核心要素？關(guān)注哪些維度？
2021-05-14 16:04:073849 針對(duì)傳統(tǒng)語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)速度慢、精度低的問(wèn)題，提出一種基于密集層和注意力機(jī)制的快速場(chǎng)景語(yǔ)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 在信息抽取過(guò)程中，無(wú)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(guò)分析當(dāng)前語(yǔ)境下的指代部分、被指代部分、周?chē)男畔⒓霸膬?nèi)容生成的唯一判別信息進(jìn)行判斷。為此，構(gòu)建一個(gè)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(cè)模型
2021-06-07 15:12:2414 和翻譯的神經(jīng)機(jī)器翻譯注意機(jī)制的使用。并且提供一些示例明確且詳盡地解釋了注意力機(jī)制的數(shù)學(xué)和應(yīng)用。 在本文中，我將專(zhuān)注于注意力機(jī)
2021-06-16 17:19:562376 
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
2021-06-27 10:33:242 基于注意力機(jī)制的新聞文本分類(lèi)模型
2021-06-27 15:32:3229 基于非對(duì)稱(chēng)注意力機(jī)制殘差網(wǎng)絡(luò)的圖像檢測(cè)
2021-07-05 15:29:138 無(wú)論是商用電腦還是工業(yè)電腦，核心都是主板，而工業(yè)主板由于其應(yīng)用范圍更廣泛，使用環(huán)境更復(fù)雜，因此用戶(hù)對(duì)其功能、兼容性、可靠性要求更高。那國(guó)產(chǎn)工業(yè)主板的核心要素有哪些？ 一、制造工藝 在選購(gòu)工業(yè)
2021-12-14 15:47:551105 很多中國(guó)人在選購(gòu)智能指紋鎖的時(shí)候不知道該從何處下手，（腳手架掛牌）其實(shí)我們只需要通過(guò)關(guān)注學(xué)生以下7個(gè)要素，便可以自己知道企業(yè)應(yīng)該選購(gòu)什么樣的指紋鎖! 1.鎖芯等級(jí) 要評(píng)估一個(gè)鎖的安全級(jí)別，最重
2022-01-29 22:58:08911 我們提出了一種新穎的即插即用融合模塊：雙跨視角空間注意力機(jī)制 (VISTA)，以產(chǎn)生融合良好的多視角特征，以提高 3D 目標(biāo)檢測(cè)器的性能。我們提出的 VISTA 用卷積算子代替了 MLP，這能夠更好地處理注意力建模的局部線索。
2022-04-07 09:39:171082 工業(yè)主板由于其應(yīng)用范圍更廣泛，使用環(huán)境更復(fù)雜，因此用戶(hù)對(duì)其功能、兼容性、可靠性要求更高。那工業(yè)主板的核心要素有哪些？ 1、制造工藝 首先要觀察工業(yè)主板的制造工藝。檢測(cè)工業(yè)主板的制造工藝一看主板做工
2022-09-30 15:38:59477 通過(guò)引入像素注意力，PAN在大幅降低參數(shù)量的同時(shí)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(gè)非常好的基線。
2022-10-27 13:55:23718 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《如何用番茄鐘提高注意力.zip》資料免費(fèi)下載
2022-10-28 14:29:360 工業(yè)主板由于其應(yīng)用范圍更廣泛，使用環(huán)境更復(fù)雜，因此用戶(hù)對(duì)其功能、兼容性、可靠性要求更高。那工業(yè)主板的核心要素有哪些？ 1、制造工藝 首先要觀察工業(yè)主板的制造工藝。檢測(cè)工業(yè)主板的制造工藝一看主板做工
2022-10-28 17:07:18762 SE注意力模塊的全稱(chēng)是Squeeze-and-Excitation block、其中Squeeze實(shí)現(xiàn)全局信息嵌入、Excitation實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)權(quán)重矯正，合起來(lái)就是SE注意力模塊。
2023-05-18 10:23:341746 
計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jiǎn)介與分類(lèi) 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 本文簡(jiǎn)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)
2023-05-24 16:28:230 ? 視覺(jué)注意力機(jī)制的各種模塊是個(gè)好東西，即插即用，可以添加到主流的對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割等模型的backbone與neck中，實(shí)現(xiàn)輕松漲點(diǎn)，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 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程11.4之Bahdanau注意力機(jī)制.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 15:11:030 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程11.5之多頭注意力.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 15:04:130 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程11.6之自注意力和位置編碼.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 15:05:220 11.4. Bahdanau 注意力機(jī)制? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab
2023-06-05 15:44:28499 
與較長(zhǎng)范圍）在一個(gè)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(xún)、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(xún)、鍵和值，而不是執(zhí)行單個(gè)注意力池h獨(dú)立學(xué)習(xí)線性投影。那么
2023-06-05 15:44:29329 
在 SageMaker Studio Lab 中打開(kāi)筆記本
在深度學(xué)習(xí)中，我們經(jīng)常使用 CNN 或 RNN 對(duì)序列進(jìn)行編碼?，F(xiàn)在考慮到注意力機(jī)制，想象一下將一系列標(biāo)記輸入注意力機(jī)制，這樣在每個(gè)步驟
2023-06-05 15:44:29953 
)提出用注意力機(jī)制解決自然語(yǔ)言推理，并將其稱(chēng)為“可分解注意力模型”。這導(dǎo)致模型沒(méi)有循環(huán)層或卷積層，在 SNLI 數(shù)據(jù)集上以更少的參數(shù)獲得了當(dāng)時(shí)最好的結(jié)果。在本節(jié)中，我們將描述和實(shí)現(xiàn)這種用于自然語(yǔ)言推理
2023-06-05 15:44:42302 
具有獨(dú)立電氣的芯片分裂出來(lái)。在這過(guò)程中，水源進(jìn)行冷卻保護(hù)。晶圓切割四要素，聯(lián)動(dòng)工作，缺一不可。原理很簡(jiǎn)單，精細(xì)活兒卻不那么好干。主軸砂輪劃片機(jī)主軸采用空氣靜壓支承的
2021-12-17 14:17:43831 
在整個(gè)注意力過(guò)程中，模型會(huì)學(xué)習(xí)了三個(gè)權(quán)重:查詢(xún)、鍵和值。查詢(xún)、鍵和值的思想來(lái)源于信息檢索系統(tǒng)。所以我們先理解數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)的思想。
2023-06-29 17:06:20690 
注意力機(jī)制的掩碼允許我們發(fā)送不同長(zhǎng)度的批次數(shù)據(jù)一次性的發(fā)送到transformer中。在代碼中是通過(guò)將所有序列填充到相同的長(zhǎng)度，然后使用“attention_mask”張量來(lái)識(shí)別哪些令牌是填充的來(lái)做到這一點(diǎn)，本文將詳細(xì)介紹這個(gè)掩碼的原理和機(jī)制。
2023-07-17 16:46:19412 
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2023-12-29 11:14:260
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