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
2021-10-30 09:05:29
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Keras图注意力网络
已淘汰
GAT的此实现不再得到积极维护，可能无法与Tensorflow和Keras的现代版本一起使用。 查看及其，以了解的Tensorflow / Keras实现。
这是Veličković等人的图注意力网络（GAT）模型的Keras实现。 （2017， ）。
致谢
我与本文的作者没有任何隶属关系，出于非商业原因，我正在实施此代码。 作者发布了他们的，因此请检查一下以确保可以按预期工作。 它们的实现与我的实现略有不同，因此可能需要牢记。 如果您使用以下任何代码进行研究，则应引用该论文：
@article{
velickovic2018graph,
title="{Graph Attention Networks}",
author={Veli{\v{c}}kovi{\'{c}}, Petar and Cucurull, Guillem and Ca
2021-10-23 16:32:08
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基于BERT的中文阅读理解多步注意力网络，周志善，闫丹凤，阅读理解是当前自然语言理解中一个重要的任务,它可以很好的衡量一个自然语言处理模型的能力。为了促进阅读理解任务的发展,有很多�
2021-10-22 10:52:21
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这里的即插即用模块主要分为注意力模块和其他模块。即插即用模块一般是作为一个独立的模块，可以用于取代普通的卷积结构，或者直接插入网络结构中。最常见的即插即用模块莫过于注意力模块了，近些年好多略显水的工作都用到了注意力模块，仅仅需要简单添加这些注意力模块即可作为论文的创新点，比如SENet+Darknet53 组合。
2021-10-20 18:28:01
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Self-Attention Generative Adversarial Networks （SAGAN，自注意力机制GAN）
论文、代码
DeOldify 是用于着色和恢复旧图像及视频的深度学习项目
代码资源
2021-10-11 10:20:13
10.61MB
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