本文详细介绍了一个使用MATLAB来实现实验性时间序列预测项目的流程，涵盖从合成数据生成到基于CNN-BiLSTM结合注意力建模的全过程。首先介绍了项目背景及其理论依据。紧接着详细展示如何构造数据以及进行特征工程。在此基础上建立并自定义了CNN-BiLSTM-Attention混合模型来完成时序预测，并对整个训练、测试阶段的操作步骤进行了细致描绘，利用多个评价指标综合考量所建立模型之有效性。同时附有完整实验脚本和详尽代码样例以便于复现研究。 适用人群：具有一定MATLAB基础的研究员或工程师。 使用场景及目标：适用于需要精准捕捉时间序列特性并在不同条件下预测未来值的各种场景。 此外提供参考资料链接及后续研究展望。

内容概要：本文介绍了一种改进的视觉Transformer（ViT）模型，重点在于引入了三重注意力机制（TripletAttention）。TripletAttention模块结合了通道注意力、高度注意力和宽度注意力，通过自适应池化和多层感知机（MLP）来增强特征表达能力。具体实现上，首先对输入特征图进行全局平均池化和最大池化操作，然后通过MLP生成通道注意力图；同时，分别对特征图的高度和宽度维度进行压缩和恢复，生成高度和宽度注意力图。最终将三种注意力图相乘并与原特征图相加，形成增强后的特征表示。此外，文章还展示了如何将TripletAttention集成到预训练的ViT模型中，并修改分类头以适应不同数量的类别。; 适合人群：熟悉深度学习和计算机视觉领域的研究人员和技术开发者，尤其是对注意力机制和Transformer架构有一定了解的人群。; 使用场景及目标：①研究和开发基于Transformer的图像分类模型时，希望引入更强大的注意力机制来提升模型性能；②需要对现有ViT模型进行改进或扩展，特别是在特征提取和分类任务中追求更高精度的应用场景。; 阅读建议：本文涉及较为复杂的深度学习模型和注意力机制实现细节，建议读者具备一定的PyTorch编程基础和Transformer理论知识。在阅读过程中可以结合代码逐步理解各个模块的功能和相互关系，并尝试复现模型以加深理解。

内容概要：本文介绍了一种改进的EfficientNet模型，主要增加了ContextAnchorAttention（CAA）模块。该模型首先定义了基础组件，如卷积层、批归一化、激活函数、Squeeze-and-Excitation（SE）模块以及倒残差结构（Inverted Residual）。CAA模块通过选择最具代表性的锚点来增强特征表示，具体步骤包括通道缩减、选择锚点、收集锚点特征、计算查询、键、值，并进行注意力机制的加权融合。EfficientNet的构建基于宽度和深度系数，通过调整每个阶段的卷积核大小、输入输出通道数、扩展比例、步长、是否使用SE模块等参数，实现了不同版本的EfficientNet。最后，模型还包括全局平均池化层和分类器。 适合人群：对深度学习有一定了解并希望深入研究图像分类模型的设计与实现的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①理解EfficientNet架构及其改进版本的设计思路；②掌握如何通过引入新的注意力机制（如CAA）来提升模型性能；③学习如何使用PyTorch实现高效的神经网络。 阅读建议：由于本文涉及大量代码实现细节和技术背景知识，建议读者具备一定的深度学习理论基础和PyTorch编程经验。同时，在阅读过程中可以尝试复现代码，以便更好地理解各模块的功能和作用。

"基于CNN-BILSTM-Attention及SAM-Attention机制的深度学习模型：多特征分类预测与效果可视化",CNN-BILSTM-Attention基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-空间注意力机制CNN-BILSTM-SAM-Attention多特征分类预测。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 程序内注释详细替数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。 多边形面积PAM，分类准确率，灵敏度，特异性，曲线下面积AUC，Kappa系数，F_measure。 ,核心关键词： CNN-BILSTM-Attention; 空间注意力机制; 多特征分类预测; MATLAB程序; 分类效果图; 迭代优化图; 混淆矩阵图; 多边形面积; 分类准确率; 灵敏度; 特异性; AUC; Kappa系数; F_measure。,基于多特征输入的CNN-BILSTM-Attention模型及其分类预测效果图优化分析

Attention机制基本原理，是自己在学习Attention机制中的理解。

matlab,代码详细说明，自己出的，完全可运行使用

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。​​

Attention注意机制现在大热，很多深度学习的框架都带上了注意力机制，而且也取得了很好的性能指标。乘着大热也来水一水文章，发表发表自己的看法。事先说明老哥我在NLP上萌新一枚，粗糙想法不登大雅，呆萌的逻辑思维适合同为萌新滴你。废话不多说，在本文我就浅谈下对注意机制的理解。

使用attention机制实现和可视化一个自定义RNN层

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