【KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention回归预测】基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络实现温度预测附matlab代码
🔥 内容介绍 摘要 本文提出了一种基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型将开普勒算法与多头注意力机制相结合，提高了模型对温度数据的特征提取能力。同时，将卷积神经网络与长短记忆神经网络相结合，增强了模型对时间序列数据的建模能力。实验结果表明，该模型在温度预测任务上取得了较好的性能，优于其他常...
YOLOv5改进 | 注意力篇 | CGAttention实现级联群体注意力机制 (全网首发改进)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是实现级联群体注意力机制CascadedGroupAttention，其主要思想为增强输入到注意力头的特征的多样性。与以前的自注意力不同，它为每个头提供不同的输入分割，并跨头级联输出特征。这种方法不仅减少了多头注意力中的计算冗余，而且通过增加网络深度来提升模型容量，亲测在我的25个类别的数据上，大部分的类别均有一定的涨点效果，仅有部分的类别保持不变，同时给该注意力机制含...
Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发CoordAtt注意力机制 |即插即用，实现有效涨点
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入CoordAtt注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 ...
Pointnet++改进：在特征提取模块加入EMA注意力机制
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入EMA注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三 ...
YOLOv5/v7 添加注意力机制，30多种模块分析④，CA模块，ECA模块
目录 一、注意力机制介绍1、什么是注意力机制？2、注意力机制的分类3、注意力机制的核心 二、CA模块1、CA模块的原理2、实验结果3、应用示例 三、ECA模块1、ECA模块的原理2、实验结果3、应用示例 大家好，我是哪吒。 🏆本文收录于，目标检测YOLO改进指南。 本专栏均为全网独家首发，内附代码，可直接使用，改进的方法均是2023年最近的模型、方法和注意力机制。每一篇都做了实验，并附有实验结果分析，模型...
深度学习笔记之Seq2seq(三)注意力机制的执行过程
深度学习笔记之Seq2seq——注意力机制的执行过程 引言回顾：经典 Seq2seq \text{Seq2seq} Seq2seq模型中 Context \text{Context} Context向量的缺陷注意力机制的动机 Seq2seq \text{Seq2seq} Seq2seq中的 Attention \text{Attention} Attention结构注意力模型的数学推导整理 引言 上一节介...
理解神经网络的注意力机制（Attention）及PyTorch 实现
变压器模型（双关语意）。“神经注意机制”是让 Transformer 在各种任务和数据集上如此成功的秘诀。 这是关于视觉转换器 (ViT) 的系列文章中的第一篇。在本文中，我们将了解注意力机制并回顾导致它的思想演变。接下来，我们就直观的了解一下。我们将从头开始在 PyTorch 框架中实现注意力机制，将直观的理解与数学细节结合起来，最终将这种理解转化为代码。尽管我们将在文章结尾专门讨论视觉...
改进YOLOv5 | 在 C3 模块中添加【Triplet】【SpatialGroupEnhance】【NAM】【S2】注意力机制 | 附详细结构图
文章目录 1. Triplet 注意力模块 1.1 原理 1.2 C3_Triplet 代码 2. SpatialGroupEnhance 注意力模块 2.1 原理 2.2 C3_SpatialGroupEnhance 代码 3. NAM 注意力模块 3.1 原理 3.2 C3_NAM 代码 4. S2 注意力模块 4.1 原理 4.2 C3_S2 代码 5. 添加方式💡 6. C3_Attention ...
Yolov8改进---注意力机制：CoTAttention，效果秒杀CBAM、SE
107.12292.pdf CoTAttention网络是一种用于多模态场景下的视觉问答（Visual Question Answering，VQA）任务的神经网络模型。它是在经典的注意力机制（Attention Mechanism）上进行了改进，能够自适应地对不同的视觉和语言输入进行注意力分配，从而更好地完成VQA任务。 CoTAttention网络中的“CoT”代表“Cross-mod...
Yolov8改进---注意力机制： SimAM（无参Attention）和NAM（基于标准化的注意力模块），效果秒杀CBAM、SE
🏆🏆🏆🏆🏆🏆Yolov8魔术师🏆🏆🏆🏆🏆🏆 ✨✨✨魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新 🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升 🍉🍉🍉定期更新不同数据集涨点情况 1. SimAM:无参Attention 论文： http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o/yang21o.pdf SimAM（Simple Attention Mechanism&#x...