这些文档主要介绍了深度学习模型中的一些关键组件，包括自注意力机制、前馈神经网络和Transformer模块等。它们适用于需要深入理解这些概念以构建自己的神经网络模型的读者，包括机器学习研究人员、深度学习工程师和学生等。 主要实现了基于Vision Transformer（ViT）的图像分类模型，并进行了相应的改进。首先，通过使用Rearrage层对输入的图像进行重新排列，将其转换为符合Transformer模型输入要求的格式。然后，通过定义PreNorm层、FeedForward层和Attention层等模块，构建了基于ViT的CNN模型（ViTCNN）。其中，PreNorm层用于对输入进行归一化处理，FeedForward层用于进行前向传播计算，Attention层则用于实现注意力机制。在计算过程中，通过使用sin-cos位置编码（posembsincos）方法，将图像的位置信息转化为可学习的参数，提高了模型的泛化能力。最后，通过GRU层对特征进行进一步的处理和融合，得到最终的分类结果。 该模型具有较好的精度和效率，可广泛应用于图像分类任务。但是，该模型仍存在一些可以改进的地方，例如

(1)针对自动驾驶拟人化决策需要识别驾驶风格的需求， 基于客观驾驶数据和主观问卷分析了驾驶风格，提出了 种驾驶风格分类模型。 (2)针对驾驶员对驾驶安全性、舒适性和行车效率的需求， 分别基千深度Q网络(Deep Q Network, DQN)和优势演员评论家(Advantage Actor Criti c, A2C)两种深度强化学习算法建立了决策模型。 (3)针对当前自动驾驶决策不够拟人化的问题，基千表现更好的DQN决策模型提出了一种结合驾驶风格的拟人化决策模型。

基于粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)的数据回归预测，优化参数为隐藏层节点数目，反向迭代次数，反向学习率，利用交叉验证抑制过拟合问题，matlab代码。 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。

基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的数据回归预测，优化参数为隐藏层节点数目，反向迭代次数，反向学习率，利用交叉验证抑制过拟合问题，matlab代码。 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。

公路车辆机器学习深度学习样本1500个，包括车头、车尾、侧面的车辆照片，尺寸为128*64

参考博客： https://blog.csdn.net/Helloorld_1/article/details/130242871?spm=1001.2014.3001.5502

资源包含102种花卉的分类图片数据集，共8189张图片，可用于深度学习模型的训练。

原理图编辑、封装、修改元件、复合分层电路图、生产网表、快捷操作等。

利用ViT模型实现图像分类，本项目具有强大的泛化能力，可以实现任何图像分类任务，只需要修改数据集和类别数目参数。这里采用的是开源的“猫狗大战”数据集，实现猫狗分类。 本项目适用于Transformer初学者，通过该实践项目可以对于ViT模型的原理和结构有清晰地认识，并且可以学会在具体项目中如何运用ViT模型。本项目代码逻辑结构清晰，通俗易懂，适用于任何基础的学习者，是入门深度学习和了解Transformer注意力机制在计算机视觉中运用的绝佳项目。

深度学习图像分类数据集 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛%2F脑PET图像分析和疾病预测初赛数据 可以用来训练自己的模型