深度卷积网络提取的表情特征易受背景、个体身份等因素影响,其与无用特征混合在一起对表情识别造成干扰。针对此问题,提出一种基于注意力模型的面部表情识别算法,该方法基于一个轻量级的卷积神经网络以避免过拟合,通过通道注意力模块和空间注意力模块对特征图元素进行加强或抑制,应用残差学习单元使注意力模型学习到更丰富的特征并获得更好的梯度流。此外,还提出一种面部表情关键区域截取方案,以解决非表情区域的噪声干扰问题。在两个常用的表情数据集CK+和MMI上对所提方法进行了验证,实验结果证明了该方法的优越性。

2021—2022学年度第一学期江南京市期初学情分析卷九年级上语文开学考试卷（无答案）.pdf，这是一份不错的文件

现代应用数学手册_计算与数值分析卷

针对社交网络数据的文本情感分析，目前常用的研究方法主要是基于传统机器学习算法，根据手工标注好的情感词典，对文本信息使用朴素贝叶斯、支持向量机、最大熵方法等机器学习算法进行情感分析。为了避免对手工方式建立的情感词典的依赖，减少机器学习过程中的人工干预，提出基于卷积神经网络和注意力模型相结合的方法进行文本情感分析。实验表明，根据准确率、召回率和F1测度等衡量指标，提出的方法较传统的机器学习方法和单纯的卷积神经网络方法有明显的提高。

信号与系统实验报告 矩形脉冲、信号合成与分解、离散信号频谱、抽样定理、卷积、滤波器构成

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Abaqus分析用户手册

为了提高卷积神经网络（CNN）在图像隐写分析领域的分类效果，构建了一个新的卷积神经网络模型（steganalysis-convolutional neural networks，S-CNN）进行隐写分析。该模型采用两层卷积层和两层全连接层，减少了卷积层的层数；通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化，避免了模型在训练过程中陷入过拟合；取消池化层，减少嵌入信息的损失，从而提高模型的分类效果。实验结果表明，相比传统的图像隐写分析方法，该模型减少了隐写分析步骤，并且具有较高的隐写分析准确率。

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