机器翻译 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 其主要的步骤包括数据预处理、分词、建立词典、载入数据集、Encoder-decoder、seq2seq等。 注意力机制与Seq2seq模型 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器

定位相关的Tacotron 的PyTorch实现。 音频样本可以在找到。 可以在找到Colab演示。 图1： Tacotron（具有动态卷积注意）。 图2：示例梅尔谱图和注意图。 快速开始 确保您已安装Python 3.6和PyTorch 1.7或更高版本。 然后安装此软件包（以及）： pip install tacotron univoc 用法示例 import torch import soundfile as sf from univoc import Vocoder from tacotron import load_cmudict , text_to_id , Tacotron # download pretrained weights for the vocoder (and optionally move to GPU) vocoder = Vocoder .

盖特 这是关于图注意力网络的代码实现

U-Net理论课进阶、注意力机制、教程

深度卷积网络提取的表情特征易受背景、个体身份等因素影响,其与无用特征混合在一起对表情识别造成干扰。针对此问题,提出一种基于注意力模型的面部表情识别算法,该方法基于一个轻量级的卷积神经网络以避免过拟合,通过通道注意力模块和空间注意力模块对特征图元素进行加强或抑制,应用残差学习单元使注意力模型学习到更丰富的特征并获得更好的梯度流。此外,还提出一种面部表情关键区域截取方案,以解决非表情区域的噪声干扰问题。在两个常用的表情数据集CK+和MMI上对所提方法进行了验证,实验结果证明了该方法的优越性。

人工智能-深度学习-注意力-基于attention的LSTM/Dense implemented by Keras X = Input Sequence of length n. H = LSTM(X); Note that here the LSTM has return_sequences = True, so H is a sequence of vectors of length n. s is the hidden state of the LSTM (h and c) h is a weighted sum over H: 加权和 h = sigma(j = 0 to n-1) alpha(j) * H(j) weight alpha[i, j] for each hj is computed as follows: H = [h1,h2,...,hn] M = tanh(H) alhpa = softmax(w.transpose * M) h# = tanh(h) y = softmax(W * h# + b) J(theta) = negative

空对地环境下成像视角单一,且需要依靠深层网络提供强特征表达能力。针对深层网络存在的计算量大、收敛速度慢等问题,在稠密连接网络(DenseNet)框架下,提出了一种用通道差异化表示的目标检测网络模型。首先,用DenseNet作为特征提取网络,并用较少的参数加深网络,以提高网络对目标的提取能力;其次,引入通道注意力机制,使网络更关注特征层中的有效特征通道,重新调整特征图;最后,用空对地目标检测数据进行了对比实验。结果表明,改进模型的平均精度均值比基于视觉几何组(VGG16)的单步多框检测算法高3.44个百分点。

MMAL网 这是论文用于细粒度的PyTorch实施（张帆，李萌，翟桂生，刘亦钊）由第27届国际多媒体建模国际会议（MMM2021）提供。 欢迎与我们讨论问题！ 目录 要求 的Python 3.7 pytorch 1.3.1 numpy的1.17.3 scikit图像0.16.2 Tensorboard 1.15.0 TensorboardX 2.0 tqdm 4.41.1 图像2.6.1 枕头6.1.0 数据集 下载数据集，并将提取的图像文件夹的内容复制到datasets / CUB 200-2011 / images中。 下载数据集并将提取的data / images文件夹的内容复制到datasets / FGVC_Aircraft / data / images ） 您也可以尝试其他细粒度的数据集。 培训TBMSL-Net 如果要训练MMAL-Net，请在运行py

利用深度学习模型的注意力机制 对LaTex公式进行识别，本项目利用的是tensorflow 可以快速识别图片的latex公式，可以免除打LaTex公式太烦等 包括以下部分 1. 搭建环境 Linux Mac 2. 开始训练 生成小数据集、训练、评价 生成完整数据集、训练、评价 3. 可视化 可视化训练过程 可视化预测过程 4. 评价 5. 模型的具体实现细节 总述 数据获取和数据处理 模型构建 6. 踩坑记录 win10 用 GPU 加速训练 如何可视化Attention层

基于注意力机制和特征融合改进的小目标检测算法