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时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。

STANet用于遥感图像变化检测 它是本文的实现：一种基于时空注意力的方法和一种用于遥感影像变化检测的新数据集。 在这里，我们提供了时空注意力神经网络（STANet）的pytorch实现，用于遥感图像变化检测。 变更记录 20210112： 添加PAM的预训练权重。 ，代码：2rja 20201105： 添加演示以快速入门。 添加更多的数据集加载器模式。 增强图像增强模块（裁剪和旋转）。 20200601： 第一次提交 先决条件 Windows或Linux Python 3.6+ CPU或NVIDIA GPU CUDA 9.0+ PyTorch> 1.0 视觉 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/justchenhao/STANet cd STANet 安装 1.0+和其他依赖项（例如，torchvision， 和 ）

An Attention-Based BiLSTM-CRF Model for Chinese Clinic Named Entity Recognition；基于注意力的 BiLSTM-CRF 模型 中国门诊病历文本命名实体识别

Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting

pytorch lstm+crf、bilstm+crf 、LSTM CRF 命名实体识别代码 代码和数据可以直接运行

【导读】注意力机制是深度学习核心的构建之一，注意力机制是深度学习核心的构件之一，来自Mohammed Hassanin等学者发表了《深度学习视觉注意力》综述论文，提供了50种注意力技巧的深入综述，并根据它们最突出的特征进行了分类。

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Attention 是一种通用的带权池化方法，输入由两部分构成：询问（query）和键值对（key-value pairs）。 不同的attetion layer的区别在于score函数的选择，两种常用的注意层 Dot-product Attention 和 Multilayer Perceptron Attention 点积注意力 class DotProductAttention(nn.Module): def __init__(self, dropout, **kwargs): super(DotProductAttention, self).__init_

深度卷积神经网络(CNNs)在低层次计算机视觉领域引起了广泛的关注。通过很深的CNN网络来提高性能。但随着深度的增加，浅层的信息被忽略掉。受这样的事实启发，我们提出了一种基于注意引导的卷积神经网络(ADNet)去噪方法，主要包括一个稀疏块(SB)、一个特征增强块(FEB)、一个注意块(AB)和一个重构块(RB)。