用matlab实现注意力机制模块

提出一种结合群体交互信息和个体运动信息的生成对抗网络GI-GAN。首先,利用编码层中的双向长短期记忆网络BiLSTM提取观测时段内所有行人自身的运动行为隐藏特征;其次,基于双注意力模块,计算与轨迹生成关联度较高的个体运动信息和群体交互信息;最后,利用生成对抗网络进行全局联合训练,获得反向传播误差和各层的合理网络参数,解码器利用已获取的上下文信息生成多条合理预测轨迹。实验表明,与S-GAN模型相比,GI-GAN模型的平均位移误差和绝对位移误差分别降低了8.8%和9.2%,并且预测轨迹具有更高的精度和合理多样性。

对于语音的情感识别,针对单层长短期记忆(LSTM)网络在解决复杂问题时的泛化能力不足,提出一种嵌入自注意力机制的堆叠LSTM模型,并引入惩罚项来提升网络性能。对于视频序列的情感识别,引入注意力机制,根据每个视频帧所包含情感信息的多少为其分配权重后再进行分类。最后利用加权决策融合方法融合表情和语音信号,实现最终的情感识别。实验结果表明,与单模态情感识别相比,所提方法在所选数据集上的识别准确率提升4%左右,具有较好的识别结果。

综述

网络视觉 NeAt（Neural Attention）Vision是一种可视化工具，用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型的注意力机制。 产品特点 可视化注意力得分，有很多选择。 将可视化文件导出为SVG格式。 如果要在学术论文中使用可视化效果，这将非常方便。 但是，您可能必须将SVG转换为PDF。 可视化模型预测。 显示类的后验分布，回归任务中的错误等。 对于调试模型和检查其行为很有用。 支持分类，多标签分类和回归。 进行了整齐的可视化，以可视化自然语言处理（任务）任务的注意机制的权重。 目前，整洁的视觉只支持可视化的自我注意机制，在句子级别上执行以下任务： 回归：预测单个连

为了提高低照度图像的清晰度和避免颜色失真,提出了基于注意力机制和卷积神经网络(CNN)的低照度图像增强算法,以改善图像质量。首先根据Retinex模型合成训练数据,将原始图像从RGB (red-green-blue)颜色空间变换到HSI (hue-saturation-intensity)颜色空间,然后结合注意力机制和CNN构建A-Unet模型以增强亮度分量,最后将图像从HSI颜色空间变换到RGB颜色空间,得到增强图像。实验结果表明,所提算法可以有效改善图像质量,提高图像的清晰度,避免颜色失真,在合成低照度图像和真实低照度图像的实验中均能取得较好的效果,主观和客观评价指标均优于对比算法。

GAT-图注意力网络（PyTorch） :laptop: +图形+ :megaphone: = :red_heart: 此回购包含原始GAT论文的PyTorch实现（ :link: ）。 它的目的是简化一般的GAT和GNN的玩法和学习。 目录 什么是GNN？ 图神经网络是一系列神经网络，它们处理图上定义的信号！ 图可以建模许多有趣的自然现象，因此您会发现它们在以下任何地方都得到了使用： 计算生物学-预测强效 计算药理学-预测 流量预测-例如在 推荐系统（用于 ， ， 等） 一直到大型强子对撞机，和列表不断出现！ GAT是空间（卷积）GNN的代表。 由于CNN在计算机视觉领域取得了巨大的成功，因此研究人员决定将其概括为图形，因此我们

神经网络 论文基于注意力机制的卷积神经网络模型源代码 要求 python2.7 keras 2.0 斯克莱恩 麻木 keras后端= theano 论文中提出一种基于注意力机制的卷积神经网络模型 文件说明： 先生：电影评论数据集，分为两个文件，一个正向评论，一个负向评论。每个评论文件中每一行对应一条评论句con_att.py：模型的主要文件data_loader.py：数据加载与初步word_vectors.save：针对数据集生成的词向量文件 运行模型 模式接收两个参数：模式：最大音量内部：内部外部 运行ACNN-INNER：python con_atten.py注意内部运行ACNN-OUTER：python con_atten.py至少关注外部运行CNN：python con_atten.py max内部 自己运行需要修改的地方 将文件con_atten.py中第38,65行左右的

构建一个四层神经网络识别手写体数据集MNIST，然后将注意力模块CBAM插入到网络的第一层之后，查看注意力模块的性能。可以改变CBAM模块插入的位置，做到任意插入。

bert的PPT byJacob Devlin. bert的第一作者， Google AI大佬