基于心电反馈的注意力缺陷多动障碍矫正仪

基于注意力的端到端大词汇量语音识别，是最新的语音识别的算法，本文为中文翻译版。

基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析CNNAttention

基于RNN和多级注意力的负载预测模型，李林晓，王晶，对系统未来的负载情况进行准确预测，能够帮助系统根据预测值提前调整资源分配情况：当系统负载增加时，提前分配更多资源，保证系

时序数据存在时序性，并且其短序列的特征存在重要程度差异性。针对时序数据特征，提出一种基于注意力机制的卷积神经网络（CNN）联合长短期记忆网络（LSTM）的神经网络预测模型，融合粗细粒度特征实现准确的时

针对传统语义分割网络速度慢、精度低的问题，提出一种基于密集层和注意力机制的快速场景语义分割方法。在Resnet网络中加入密集层和注意力模块，密集层部分采用两路传播方式，以更好地获得多尺度目标，并使用分

脑力:训练您的数学技能,记忆力和注意力

为什么需要视觉注意力 计算机视觉(computervision)中的注意力机制(attention)的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。为什么要忽略无关信息呢? 注意力

B站讲解视频的PPT https://www.bilibili.com/video/BV1SA41147uA/

使用tensorflow 2实现残留注意力网络 描述 剩余注意力网络[ ] 结构体 . └── utils/ ├── __init__.py ├── residual_unit.py # residu

根据通用近似定理,前馈网络和循环网络都有很强的能力。但为什么还要引入注意力机制呢?计算能力的限制:当要记住很多“信息“,模型就要变得更复杂,然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。优化算法的限制