Seq2Seq模型中的第一个注意力机制 图像描述注意力机制 序列分类的注意力机制 注意力机制A(Q, K, V)的一般形式化 多头注意力 Self-Attention Vs Cross-Attention 注意力机制的多样性 注意力机制

深度视觉注意力预测 该存储库包含Keras实现的“深度视觉注意力预测”论文，该论文发表在IEEE Transactions on Image Processing

matlab,代码详细说明，自己出的，完全可运行使用

注意力机制(AttentionMechanism)最初在机器翻译模型中被引入并使用,现在已经成 为自然语 言 处 理 (NaturalLanguageProcessing,NLP)、计 算 机 视 觉 (ComputerVision, CV)、语音识别(SpeechRecognition,SR)领域中神经网络模型的重要组成部分。近年来,有 些研究人员将注意力机制应用到图神经网络模型中,取得了很好的效果。本章聚焦于图注意力网络模型,依次介绍注意力机制的概念、图注意力网络的分类,以及四个典型的注意力模型: 图注意力 网 络 模 型(GraphAttentionNetworks,GAT)、异 质 图 注 意 力 网 络(Heterogeneous GraphAttentionNetworks,HAN)、门控注意力网络(GatedAttentionNetworks,GaAN)和层 次图注意力网络(HierarchicalGraphAttentionNetworks,HGAT)

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​ 介绍从RNN到Attention到Transformer系列中Decode-Encode(Seq2Seq) https://blog.csdn.net/qq_39707285/article/details/124726403

从RNN到Attention到Transformer系列-Attention介绍及代码实现 https://blog.csdn.net/qq_39707285/article/details/124732447

从RNN到Attention到Transformer系列-Transformer介绍及代码实现 https://blog.csdn.net/qq_39707285/article/details/124856454

回归预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

Attention-BiLSTM模型结构及所有核心代码： 1.model中实验的模型有BiLSTM、ATT-BiLSTM、CNN-BiLSTM模型； Attention与BiLSTM模型首先Attention机制增强上下文语义信息，并获取更深层次特征，最后通过Softmax进行回归，完成所属语音情感的预测。 2.系统为用Flask搭建网页框架的语音识别系统界面； 对于提到的语音情感识别方法平台为基于Windows操作系统的个人主机，深度学习框架采用的是tensorflow和Keras，其中TensorFlow作为Keras的后端。具体配置如下python3.6.5、tensorflow=1.12、Keras=2.2.4、flask==1.0.2 、librosa等。 具体界面效果可以参考博客内容。​​