基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。

CBAM注意力机制的MatLab代码实现，感兴趣的可以下载看看，代码分模块封装好了，简单易用！

基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测，LSTM-Attention时间序列预测，单输入单输出模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，CNN-LSTM-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)多维时间序列预测，matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

注意力机制代码 SE CBAM ECA CA SimAM S2-MLPv2 NAMAttention Criss-CrossAttention GAMAttention Selective Kernel Attention ShuffleAttention A2-Net RFB CoTAttention EffectiveSEModule GatherExcite MHSA ParNetAttention SpatialGroupEnhance SequentialPolarizedSelfAttention TripletAttention

基于注意力机制的人体关键点隐式建模网络

一种基于新型卷积胶囊网络的交通标志识别方法，张玉鑫，刘畅，交通标志识别是自动驾驶技术中的一个研究热点，也是保证自动驾驶安全的重要保障。由于道路交通标志的背景复杂，颜色失真严重并存

注意力机制（英語：attention）是人工神经网络中一种模仿认知注意力的技术。这种机制可以增强神经网络输入数据中某些部分的权重，同时减弱其他部分的权重，以此将网络的关注点聚焦于数据中最重要的一小部分。数据中哪些部分比其他部分更重要取决于上下文。可以通过梯度下降法对注意力机制进行训练。 类似于注意力机制的架构最早于1990年代提出，当时提出的名称包括乘法模块（multiplicative module）、sigma pi单元、超网络（hypernetwork）等。注意力机制的灵活性来自于它的“软权重”特性，即这种权重是可以在运行时改变的，而非像通常的权重一样必须在运行时保持固定。注意力机制的用途包括神经图灵机中的记忆功能、可微分神经计算机中的推理任务[2]、Transformer模型中的语言处理、Perceiver（感知器）模型中的多模态数据处理（声音、图像、视频和文本）。人类的注意力机制（Attention Mechanism）是从直觉中得到，它是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段。深度学习中的注意力机制借鉴了人类的注意力思维方式，被广泛的应用在自然语言

为解决泊位占有率的预测精度随步长增加而下降的问题，提出了一种基于注意力机制的泊位占有率预测模型。通过卷积神经网络获得多变量的时间模式信息作为模型的注意力机制。通过对模型训练、学习特征信息，并对相关性高的序列分配较大的学习权重，来实现解码器输出高度相关的有用特征预测目标序列。应用多个停车场数据集对模型进行测试，测试结果及对比分析表明，所提模型在步长达到 36 时对泊位占有率的预测数据能较好地估计真实值，预测精度和稳定性相比LSTM均有提高。