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電子發(fā)燒友網(wǎng)>嵌入式技術(shù)>嵌入式操作系統(tǒng)>基于心電反饋的注意力缺陷多動障礙矯正儀設(shè)計

基于心電反饋的注意力缺陷多動障礙矯正儀設(shè)計

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如何用上下文注意力來進行深度圖像修復(fù)

今天,我們將深入探討深度圖像修復(fù)的一個突破,上下文注意力。通過使用上下文注意力,我們可以有效地從遙遠的空間位置借用信息來重建局部缺失的像素。這個想法實際上或多或少和上一篇的復(fù)制-粘貼是一樣的。
2021-04-07 19:01:043546

LSTM和注意力機制相結(jié)合的機器學(xué)習(xí)模型

置預(yù)測的影響權(quán)重不同,以及長期的歷史信息會來帶維數(shù)災(zāi)難等,移動對象的位置預(yù)測面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。針對這些挑戰(zhàn),在分析現(xiàn)有預(yù)測算法的不足的基礎(chǔ)上,提出了一種長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和注意力( Attention)機制相結(jié)合的機器學(xué)習(xí)模型
2021-04-08 13:51:397

聯(lián)合評論文本層級注意力和外積的推薦方法

在協(xié)同過濾算法中,基于評分數(shù)據(jù)的矩陣分解方法得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展,但評分數(shù)據(jù)稀疏性問題影響了該方法的推薦質(zhì)量。針對此問題,提出一種聯(lián)合評論文本層級注意力和外積的推薦方法( RHAOR)。采用兩個并行
2021-04-12 10:33:257

基于循環(huán)卷積注意力模型的文本情感分類方法

和全局信息。文中針對單標(biāo)記和標(biāo)記情感分類任務(wù),提出一種循環(huán)卷積注意力模型( LSTM-CNN-ATT,LCA)。該模型利用注意力機制融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( Convolutional neural network,CNN)的局部信息提取能力和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( Recurrent Neural netw
2021-04-14 14:39:0110

結(jié)合非局部和區(qū)域注意力機制的細粒度識別方法

如何更好地提取細粒度級別的細微特征。為此,提出了一種結(jié)合非局部和區(qū)域注意力機制的細粒度識別方法。 Navigator只利用圖像標(biāo)簽便可以較妤地定位到一些鑒別性區(qū)域,通過融合全局特征以及鑒別性區(qū)域特征取得了不錯的分類結(jié)果。
2021-04-20 11:25:073

基于注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模態(tài)情感分析方法

情感。對這些海量模態(tài)數(shù)據(jù)的情感進行分析有助于更妤地理解人們的態(tài)度和觀點,具有廣泛的應(yīng)用場景。為了解決模態(tài)情感分類任務(wù)中的信息冗余的問題,在張量融合方案的基礎(chǔ)上,提出了一種基于注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模態(tài)情感分
2021-04-28 14:41:418

結(jié)合注意力機制的跨域服裝檢索方法

針對跨域服裝檢索中服裝商品圖像拍攝嚴格約束光照、背景等條件,而用戶圖像源自復(fù)雜多變的日常生活場景,難以避免背景干擾以及視角、姿態(tài)引起的服裝形變等問題。提出一種結(jié)合注意力機制的跨域服裝檢索方法。利用
2021-05-12 14:19:462

基于尺度殘差通道注意力機制的人臉超分辨率網(wǎng)絡(luò)

信息給網(wǎng)絡(luò)造成的影響,在網(wǎng)絡(luò)的特征重建模塊中引入了通道注意力機制,并融合人臉解析信息提出一種殘差通道注意塊,不僅提高了網(wǎng)絡(luò)特征利用率還加強了人臉先驗的約束力度。與現(xiàn)有算法在 Helen, Celebs和LFW數(shù)據(jù)集上進行的實驗結(jié)
2021-05-12 16:10:215

基于情感評分的分層注意力網(wǎng)絡(luò)框架

文本中的詞并非都具有相似的情感傾向和強度,較好地編碼上下文并從中提取關(guān)鍵信息對于情感分類任務(wù)而言非常重要。為此,提出一種基于情感評分的分層注意力網(wǎng)絡(luò)框架,以對文本情感進行有效分類。利用雙循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-05-14 11:02:195

基于密集注意力網(wǎng)絡(luò)的圖像自動分割算法

視網(wǎng)膜血管的結(jié)構(gòu)信息對眼科疾病的診斷具有重要的指導(dǎo)意義,對視網(wǎng)膜血管圖像進行髙效正確的分割成為臨床的迫切需求。傳統(tǒng)的人工分割方法耗時較長且易受個人主觀因素的影響,分割質(zhì)量不高。為此,提出種基于密集注意力
2021-05-24 15:45:4911

基于密集層和注意力機制的快速場景語義分割方法

針對傳統(tǒng)語義分割網(wǎng)絡(luò)速度慢、精度低的問題,提出一種基于密集層和注意力機制的快速場景語義分割方法。在 Resnet網(wǎng)絡(luò)中加入密集層和注意力模塊,密集層部分采用兩路傳播方式,以更好地獲得多尺度目標(biāo),并
2021-05-24 15:48:336

基于多層注意力機制的回指消解算法綜述

在信息抽取過程中,無法被判別的回指易造成信息抽取不完整的情況,這種指代關(guān)系可通過分析當(dāng)前語境下的指代部分、被指代部分、周圍的信息及原文內(nèi)容生成的唯一判別信息進行判斷。為此,構(gòu)建一個多層注意力機制模型
2021-05-27 17:10:552

基于注意力機制等的社交網(wǎng)絡(luò)熱度預(yù)測模型

基于注意力機制等的社交網(wǎng)絡(luò)熱度預(yù)測模型
2021-06-07 15:12:2414

基于通道自注意力機制的電子病歷架構(gòu)

基于通道自注意力機制的電子病歷架構(gòu)
2021-06-24 16:19:3075

基于注意力機制的跨域服裝檢索方法綜述

基于注意力機制的跨域服裝檢索方法綜述
2021-06-27 10:33:242

基于注意力機制的新聞文本分類模型

基于注意力機制的新聞文本分類模型
2021-06-27 15:32:3230

基于非對稱注意力機制殘差網(wǎng)絡(luò)的圖像檢測

基于非對稱注意力機制殘差網(wǎng)絡(luò)的圖像檢測
2021-07-05 15:29:139

華南理工開源VISTA:雙跨視角空間注意力機制實現(xiàn)3D目標(biāo)檢測SOTA

我們提出了一種新穎的即插即用融合模塊:雙跨視角空間注意力機制 (VISTA),以產(chǎn)生融合良好的多視角特征,以提高 3D 目標(biāo)檢測器的性能。我們提出的 VISTA 用卷積算子代替了 MLP,這能夠更好地處理注意力建模的局部線索。
2022-04-07 09:39:172155

基于超大感受野注意力的超分辨率模型

通過引入像素注意力,PAN在大幅降低參數(shù)量的同時取得了非常優(yōu)秀的性能。相比通道注意力與空域注意力,像素注意力是一種更廣義的注意力形式,為進一步的探索提供了一個非常好的基線。
2022-10-27 13:55:231982

如何用番茄鐘提高注意力

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2022-10-28 14:29:360

基于MAX30003的單導(dǎo)聯(lián)心電圖監(jiān)護

在這個項目中我們展示了,如何使用 MAX30003 和 Arduino Uno 制作用于心率變異性的單導(dǎo)聯(lián)心電圖監(jiān)護
2022-12-08 09:16:5513

詳解五種即插即用的視覺注意力模塊

SE注意力模塊的全稱是Squeeze-and-Excitation block、其中Squeeze實現(xiàn)全局信息嵌入、Excitation實現(xiàn)自適應(yīng)權(quán)重矯正,合起來就是SE注意力模塊。
2023-05-18 10:23:344031

計算機視覺中的注意力機制

計算機視覺中的注意力機制 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的Attention 參考 注意力機制簡介與分類 注意力機制(Attention Mechanism) 是機器學(xué)習(xí)中的一種數(shù)據(jù)處理方法,廣泛應(yīng)用
2023-05-22 09:46:031

一種新的深度注意力算法

本文簡介了一種新的深度注意力算法,即深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)(Deep Residual Shrinkage Network)。從功能上講,深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)是一種面向強噪聲或者高度冗余數(shù)據(jù)的特征學(xué)習(xí)方法
2023-05-24 16:28:230

基于YOLOv5s基礎(chǔ)上實現(xiàn)五種視覺注意力模塊的改進

? 視覺注意力機制的各種模塊是個好東西,即插即用,可以添加到主流的對象檢測、實例分割等模型的backbone與neck中,實現(xiàn)輕松漲點,本文使用OID數(shù)據(jù)集的2000多張數(shù)據(jù),基于YOLOv5s
2023-06-02 14:52:352555

PyTorch教程11.4之Bahdanau注意力機制

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2023-06-05 15:11:030

PyTorch教程11.5之多頭注意力

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2023-06-05 15:04:130

PyTorch教程11.6之自注意力和位置編碼

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2023-06-05 15:05:220

PyTorch教程16.5之自然語言推理:使用注意力

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2023-06-05 10:49:510

PyTorch教程-11.5。多頭注意力

11.5。多頭注意力? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:291277

PyTorch教程-11.6. 自注意力和位置編碼

11.6. 自注意力和位置編碼? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:291689

PyTorch教程-16.5。自然語言推理:使用注意力

16.5。自然語言推理:使用注意力? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab
2023-06-05 15:44:421317

圖解transformer中的自注意力機制

在整個注意力過程中,模型會學(xué)習(xí)了三個權(quán)重:查詢、鍵和值。查詢、鍵和值的思想來源于信息檢索系統(tǒng)。所以我們先理解數(shù)據(jù)庫查詢的思想。
2023-06-29 17:06:202076

詳細介紹?注意力機制中的掩碼

注意力機制的掩碼允許我們發(fā)送不同長度的批次數(shù)據(jù)一次性的發(fā)送到transformer中。在代碼中是通過將所有序列填充到相同的長度,然后使用“attention_mask”張量來識別哪些令牌是填充的來做到這一點,本文將詳細介紹這個掩碼的原理和機制。
2023-07-17 16:46:191447

于心電遠程監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計

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2023-10-19 10:20:141

藥物治療不再是唯一方法,思欣躍為兒童多動癥治療帶來閉環(huán)解決方案

? 電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/莫婷婷)數(shù)據(jù)顯示,在中國學(xué)齡兒童及青少年群體中有注意力 (分心)、學(xué)習(xí)和情緒問題的達 7000萬,其中ADHD(注意缺陷障礙)兒童青少年約 2300萬得到治療干預(yù)的兒童
2023-12-21 14:38:523136

使用MSP430G2xx LaunchPad套件實現(xiàn)基于心電圖的心率監(jiān)測器

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2024-09-20 10:47:310

一種基于因果路徑的層次圖卷積注意力網(wǎng)絡(luò)

機電系統(tǒng)中數(shù)據(jù)驅(qū)動故障檢測模型的性能和可解釋性。引入了一種混合因果發(fā)現(xiàn)算法來發(fā)現(xiàn)監(jiān)測變量之間的繼承因果關(guān)系。順序連接因果變量的因果路徑用作接收場,使用尺度卷積來提取特征?;诜謱?b class="flag-6" style="color: red">注意力機制來聚合
2024-11-12 09:52:441730

經(jīng)顱電刺激適應(yīng)癥之tDCS治療注意力缺陷ADHD

ADHD是常見神經(jīng)行為障礙,癥狀包括注意力不集中、和沖動,兒童和青少年患病率為5%-7.2%,成人在1%-10%,男孩多于女孩,成年后部分癥狀會持續(xù),引發(fā)多種并發(fā)癥,給個人、家庭和社會帶來
2025-04-22 19:49:56143

自然場景下注意力如何耳周腦電可靠監(jiān)測

HUIYING自然聽覺注意力概述聽覺注意力是大腦在復(fù)雜聽覺場景中選擇相關(guān)信息、抑制無關(guān)信息的重要認知功能。傳統(tǒng)研究多在實驗室內(nèi)使用笨重設(shè)備與人工刺激進行,限制了其生態(tài)效度。本研究采用語音包絡(luò)跟蹤、被
2025-12-05 18:03:591554

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