深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积？卷积的定义从数学上讲，卷积就是一种运算，是我们学习高等数学之后，新接触的一种运算，因为涉及到积分、级数，所以看起来觉得很复杂。我们称其连续的定义为：其离散的定义为：这两个式子有一个共同的特征：这个特征有什么意义呢？我们令，当n变化时，只需要平移这条直线在上面的公式中，是一个函数，也是一个函数，例如下图所示即下图即根据
# Python中的CNN-GRU注意力模型
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种十分流行的模型，它们分别用于处理视觉和序列数据。而通过引入注意力机制，我们可以进一步提升模型的性能。在本文中，我们将介绍如何结合CNN、GRU和注意力机制来构建一个强大的模型。
## CNN-GRU注意力模型
CNN主要用于提取图像或文本数据中的特征，而GRU则用于处理序列数据。
原创
2024-05-31 07:01:51
281阅读
3.4 CNN架构学习目标目标知道LeNet-5网络结构了解经典的分类网络结构说明一些常见的卷机网络结构的优化知道NIN中1x1卷积原理以及作用知道Inception的作用说明ResNet的结构特点了解卷积神经网络学习过程内容应用无下面我们主要以一些常见的网络结构去解析，并介绍大部分的网络的特点。这里看一下卷积的发展历史图。3.4.1 LeNet-5解析首先我们从一个稍微早一些的卷积网络结构LeN
转载
2024-06-18 19:33:19
185阅读
文章目录0 写在前面1 卷积层2 下采样3 卷积和下采样4 输出是十分类的问题5 特征提取器6 卷积层6.1 单通道卷积6.2 多通道卷积6.3 卷积输出7 卷积核的维度确定8 局部感知域（过滤器）9 卷积层代码实现10 填充padding11 定义模型12 完整代码 0 写在前面在传统的神经网络中，我们会把输入层的节点与隐含层的所有节点相连。卷积神经网络中，采用“局部感知”的方法，即不再把输入
转载
2023-08-10 10:31:37
222阅读
# 实现 "Python GRU Attention" 的步骤
## 整体流程
```mermaid
journey
title 教小白实现Python GRU Attention
section 了解GRU
section 实现GRU模型
section 添加Attention机制
section 训练模型
section 测试模型
```
原创
2024-05-29 05:35:38
120阅读
[学习笔记(1)]深入浅出了解GCN原理(公式+代码)[学习笔记(2)]深入浅出了解GNN的几种变体[学习笔记(3)]几种GNN模型的应用与改进 目录前言关系图R-GCN（Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks Michael）：思考VGAE（Variational graph auto-encoders）思考异构图Va
文章目录前言Gmlp输入与输出结构个人理解 前言前不久入职某大厂了，有点怀念无忧无虑的学生时代。入职后很快收到了第一个优化任务，算法岗的高不确定性确实会让人有一丝焦虑。目前体感来看，现有的深度学习模型性能非常依赖于数据质量，在数据质量足够的前提下，才有模型上的一系列操作。本文将总结类ViT网络结构Gmlp，论文题为Pay Attention to MLPs本文为个人总结，如有错误，欢迎指出。本文
DAS: A Deformable Attention to Capture Salient Information in CNNsAbstract卷积神经网络(cnn)在局部空间模式识别方面表现优异。对于许多视觉任务，如物体识别和分割，显著信息也存在于CNN的内核边界之外。然而，由于cnn的接受域有限，它很难捕捉到相关的信息。自关注可以改善模型对全局信息的访问，但会增加计算开销。我们提出了一种快
Attention机制梳理（一）——What is Attention in NLP？Attention机制梳理（二）——How do Attention derive BERT？Attention机制梳理（三）——What is Attention in CV？Attention机制梳理（四）——How to conbine Attention in both NLP and CV？ 文章目录〇
转载
2024-08-08 22:04:06
63阅读
时间序列 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention时间序列预测
原创
2024-03-12 11:14:11
65阅读
Linux下主流的Boot Loader：grubGNU GRUB（GRand Unified Bootloader简称“GRUB”）是一个来自GNU项目的多操作系统启动程序。GRUB是多启动规范的实现，它允许用户可以在计算机内同时拥有多个操作系统，并在计算机启动时选择希望运行的操作系统。GRUB可用于选择操作系统分区上的不同内核，也可用于向这些内核传递启动参数。(百度百科)☺☺☺Boot Loa
一.模型结构实现一个简单的孪生网络（结构如上图），做语义相似度：
1.从上图可看出整体的结构相对较简单，左右两边基本一致。A句和B句分别进入左右两个结构。输入到网络中是token embedding + position_embedding
2.再经过cnn-encoder进行编码
3.多头注意力层，self-attention的输入：一个是本句cnn-encoder
转载
2023-09-15 19:45:06
578阅读
分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention数据分类预测
原创
2024-03-12 15:33:08
43阅读
分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入分类预测
原创
2024-03-12 11:10:33
91阅读
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述 基于CNN-GRU(convolutional neural networks-gate recurrent unit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法。首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数
3]高翱,李国玉,撖奥洋,周生奇,魏振,张智晟.基于Adam算法优化GRU神经网络的短期负荷预
原创
2022-11-21 09:59:38
311阅读
作者：William Falcon 导读 之前通过动画介绍了RNN，介绍了attention，那么，今天再用动画给大家介绍下如何在RNN中使用attention来构建transformer。给你的神经网络增加注意力机制有点像想在工作的时候睡个午觉。你知道这样对你更好，每个人都想做，但是每个人都害怕。我今天的目标是不做任何假设，用动画来解释细节，让数学再次变得伟大！循环神经网络(RNN)RNNs
转载
2024-10-25 15:14:45
73阅读
Bi-LSTM（attention）代码解析——基于Pytorch以下为基于双向LSTM的的attention代码，采用pytorch编辑，接下来结合pytorch的语法和Attention的原理，对attention的代码进行介绍和解析。import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.optim as opti
转载
2023-09-05 22:18:59
293阅读
多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测
原创
2024-03-12 11:11:00
68阅读
前言对于海量信息的高清图像，如果我们使用传统的全连接神经网络，会造成所需要训练的参数过多以致于无法训练成功。这时候一种新的网络模型被提出来，即CNN（Cov-Nerual-Network）。我们在下面对于其基本原理和需要注意的细节进行简要介绍。 CNN的创始人是LeCun，三巨头之一，LeNet也是后续所有的CV行业的net致敬的名字。CNN的思想所在cnn为了减少我们所训练的特征数，其思维是想要
转载
2024-03-18 10:09:44
38阅读
