Attention 注意力机制论文《CAM》《CBAM》

该代码为基于RNN的Tensorflow实现文本分类任务的注意力机制，笔者亲测有效，不需要环境配置等，欢迎大家下载。

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import pandas

针对长短期记忆网络（LSTM）在行人轨迹预测问题中孤立考虑单个行人，且无法进行多种可能性预测的问题，提出基于注意力机制的行人轨迹预测生成模型（AttenGAN），来对行人交互模式进行建模和概率性地对多

带你了解残差块和注意力机制的联合应用在医学细胞图像上,对他进行分割,给出简单明了的展示,让你一步步进入医学人工智能的殿堂

本文主要对注意力机制进行综述，并探讨了其在各个应用领域的研究进展。首先介绍了注意力机制的基本概念和定义，然后详细讨论了注意力机制在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域的应用。接着，分析了当前研究中

本教程介绍了如何使用注意力机制完成二分类任务，包含数据格式说明和特征名称，使用keras库编写代码并提供ipynb文件格式，可在jupyter上直接运行。适合初学者和进阶者参考学习。

在深度学习的探索过程中，Matlab为研究人员提供了一个关键的工具，即注意力机制的源码范例。这一源码范例不仅以由浅入深的方式展示了注意力机制的实现代码，还通过详细的解析为用户提供了深入的理解。通过学习

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

针对多尺度目标检测问题,提出一种基于深度注意力机制的多尺度红外行人检测方法。首先,选取较为轻量级的Darknet53作为深度卷积特征提取的主干网络,设计四尺度的特征金字塔网络负责目标的定位和分类,通过

一种基于注意力机制的卷积神经网络剪枝方法，汪枭杰，姚文斌，卷积神经网络剪枝技术可以有效减少神经网络的内存占用和运行耗时，有利于神经网络在资源有限的设备上部署。剪枝研究中，如何衡量