注意力机制卷积神经网络

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农业银行申请基于注意力门控密集卷积网络的调制识别方法专利,采用...依据所述待处理通信信号的空间特征以及时序特征的权重值对所述待处理通信信号进行分类。采用本方案,采用密集连接卷积神经网络抗过拟合并进行特征复用,采用门控循环单元处理时序数据,从通信信号的空间与时序两个维度进行提取特征,同时辅以自注意力机制完成权重分配,最后通...

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ˇ＾ˇ Transformer神经网络:GPT等AI大模型的基石作者就对Transformer神经网络做了解读,一起来看一下。上文介绍了生成对抗网络(GAN)的基础概念,今天我们来介绍Transformer神经网络。Transformer神经网络模型仅基于注意机制(Attention Mechanisms),完全摒弃了循环和卷积的结构,以其独特的自注意力机制和并行计算能力,解决了传...

算法人生(20):从“自注意力机制”看“个人精力怎么管”Transformer 模型通过自注意力机制来建模序列中的依赖关系,从而实现对序列数据的处理的。因为传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在处理长距离依赖问题上存在一定的局限性,而自注意力机制能够在不受序列长度限制的情况下,同时考虑序列中所有位置的信息,因此能够更...

威尔高申请高多层精密板生产加工系统及其方法专利,专利技术能有效...其具体地公开了一种高多层精密板生产加工系统及其方法,其利用卷积神经网络、非局部神经网络和注意力机制等深度学习技术,来提取多层PCB板的X‑Ray层偏检测图像中的特征信息,并利用解码器来解码该多层PCB板的层偏量。这样,可以有效地检测和量化多层PCB板的层偏现象,并...

ˇ﹏ˇ 中国石油取得深度学习专利,能够精准地预测不同深度储层的孔隙度和...对卷积神经网络和加入了注意力层的前后向长短时记忆神经网络的参数进行联合优化;将实际测井数据输入训练后的多模Bi‑LSTM模型,并通过该模型预测得到储层特征的预测结果。本发明利用双向长短时记忆能高效精准地进行时间序列预测的优点,再加上注意力机制层,弥补了卷积神经...

中国石油获得发明专利授权:“一种基于深度学习的储层特征预测方法...对卷积神经网络和加入了注意力层的前后向长短时记忆神经网络的参数进行联合优化;将实际测井数据输入训练后的多模Bi‑LSTM模型,并通过该模型预测得到储层特征的预测结果。本发明利用双向长短时记忆能高效精准地进行时间序列预测的优点,再加上注意力机制层,弥补了卷积神经...

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厦门瑞为信息取得基于局部卷积与语义信息的活体检测装置与方法专利...本发明公开了一种基于局部卷积与语义信息的活体检测装置与方法,利用深度神经网络结构的活体检测模型并进行模型推理,活体检测模型包括 CNN 分支、transformer 分支、语义信息对齐模块及模型损失计算模块,带多尺度池化的多头自注意力模块作为 transformer 模块的一部分,通过压...

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＞﹏＜ 浙江优众新材料取得基于灰度颜色融合的光场图像增强专利,能够保持...主要包括步骤:通过全卷积自编码器估计目标图像在真实状态下的灰度图,并通过卷积神经网络从灰度图中提取灰度特征;获取目标图像的颜色直方图,通过注意力网络对颜色直方图进行均衡操作,并通过卷积神经网络从均衡操作后的颜色直方图中提取颜色特征;通过层级卷积融合网络进行灰...