
深度学习
文章平均质量分 92
Voyege-Class
CS博士在读,图像处理、机器视觉、深度学习
展开
专栏收录文章
- 默认排序
- 最新发布
- 最早发布
- 最多阅读
- 最少阅读
-
深度学习中的注意力机制汇总
什么是注意力机制 视觉注意力机制是人类视觉所特有的一种大脑信号处理机制,而深度 学习中的注意力机制正是借鉴了人类视觉的注意力思维方式。一般来说, 人类在观察外界环境时会迅速的扫描全景,然后根据大脑信号的处理快速的锁定重点关注的目标区域,最终形成注意力焦点。该机制可以帮助人类在有限的资源下,从大量无关背景区域中筛选出具有重要价值信息的目标 区域,帮助人类更加高效的处理视觉信息。 1、Recurrent Models of Visual Attention 这种注意力机制拟在模拟人看东西的方式,例如从原创 2022-02-18 18:52:48 · 7946 阅读 · 0 评论 -
RNN以及LSTM的介绍和公式梳理
RNN以及LSTM的介绍和公式梳理 转自https://blog.youkuaiyun.com/Dark_Scope/article/details/47056361 前言 好久没用正儿八经地写博客了,csdn居然也有了markdown的编辑器了,最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文,在组内『夜校』分享过了,再在这里总结一下发出来吧,按照我讲解的思路,理...转载 2018-09-19 15:54:44 · 217 阅读 · 0 评论