基于注意力的CNNs 1.Residual Attention Neural Network 2.Convolutional Block Attention 3.Concurrent Squeeze and Excitation 作为深度学习中非常重要的研究方向之一,卷积神经网络(CNN)的创新不仅表现在提升模型的性能上,还更进一步拓展了深度学习的应用范围。 具体来讲,CNN的创新架构和参数优化可以显著提高模型在各种任务...
(3)作用效果佳:传统基于卷积神经网络的注意力机制更多的是关注对通道域的分析,局限于考虑特征图通道之间的作用关系。CBAM从 channel 和 spatial 两个作用域出发,引入空间注意力和通道注意力两个分析维度,实现从通道到空间的顺序注意力结构。空间注意力可使神经网络更加关注图像中对分类起决定作用的像素区域而忽略无关...
CNN(卷积神经网络)Transformer(注意力机制) 核心思想 通过卷积操作提取局部特征 通过自注意力机制捕捉全局依赖 优势 对局部特征敏感,计算效率高 对长距离依赖关系建模能力强 劣势 难以捕捉长距离依赖 计算复杂度较高,对局部特征捕捉能力较弱 应用场景 图像识别、目标检测等 自然语言处理、视觉任务(如ViT) 代表性架构 ...
Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer仅使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。1. 自注意力机制 ...
卷积神经网络（CNN）已经成为计算机视觉领域中最常用的深度学习模型之一。然而，传统的CNN模型需要使用固定大小的滤波器来处理输入图像，这可能会忽略图像中的一些重要信息。为了解决这个问题，研究人员开始在CNN模型中引入注意力机制，以便让模型能够更加关注图像中的关键信息。本文将探讨卷积神经网络中的注意力机制，并分析...
综上所述,本文介绍了一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测算法流程。该模型在风电功率预测方面具有较高的准确性和稳定性,有望在实际应用中发挥重要作用。 📣 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear %...
Fusion:将注意力映射与原始卷积块的输出融合在一起。注意引导输出可以表示为,其中i是feature map中的索引,“”表示一个融合函数;“”在设计为点积注意比例时执行元素向乘法,否则执行总和。 Attention Connection 接下来,我们使用前面提到的注意组件提出了一个广义的注意力连接模式。不管实现细节如何,注意力模块的模型表示...
CBAM注意力机制 CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意力模块。它是一种结合了通道(channel)和空间(spatial)的注意力机制模块。相比于SE-Net只关注通道注意力机制可以取得更好的结果。 CBAM网络结构 CBAM的结构如上,可以看到,卷积层输出的结果,会先通过一个通道注意...
SCA-CNN是一种新颖的卷积神经网络,通过引入空间注意力和通道注意力机制,提高了图像标注等任务的性能。本文将对SCA-CNN的原理、结构以及实际应用进行详细解析,帮助读者理解并应用这一先进的技术。
方法提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与通道和空间注意力机制(convolutional block attentionmodule,CBAM)的模型用于对房颤的诊断与预测。结果根据长期心房颤动数据库、MIT-BIH心房颤动数据库和MIT-BIH正常窦性心律数据库的...