【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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[英语] 该演示展示了如何实现 ZCA 白化以输入到卷积神经网络 (CNN)。 其解释请参考补充文件。 CNN 的输入层可以自动对图像进行归一化通过指定“ zscore”。 但是到2020a还没有实现ZCA白化，这个脚本最后定义了ZCA函数作为辅助函数。 [日本人]在这个演示中，ZCA 白化作为深度学习分类的预处理。 ZCA美白请参考参考资料。如果在定义图像输入层时指定'zscore'，则可以自动进行预处理。但是，尽管您可以使用均值、标准偏差等进行“逐像素”预处理，但考虑到“像素间”信息的 ZCA 认识到，在 2020a 中，无法在“”内指定名称。 ZCA美白可以非常有效[4]，取决于数据和网络等许多条件，它可能对提高准确性的贡献不大。 [参考] [1] Matlab 答案：如何将 PCA 应用于图像以通过示例降低其维数？ https://jp.mathworks.com/matlab

利用深度学习模型CNN对图像进行分类与识别，例如人脸识别，手写字符识别等。

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基于python用深度学习实现垃圾分类识别，包含数据集，识别准确率在90%左右，有注释，代码简洁易懂。

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