一种基于注意力机制的神经网络模型.pdf

基于注意力机制与神经网络融合的短期风电功率精准预测模型研究.docx 基于注意力机制与神经网络融合的短期风电功率精准预测模型研究一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1研究背景在全球积极应对气候变化、大力推动能源转型的时代背景下，风能作为一种清洁、可再生的能源，在能源结构中占据着愈发重要的地位。国际能源署（IEA）的相关报告指出，近年来全球风电装机容量持续攀升，众多国家纷纷制定了宏伟的风电发展目标，旨在提高风电在能源结构中的占比。中国同样在风电领域取得了令人瞩目的成就，截至2023年，我国风电装机容量已突破3.5亿千瓦，稳居全球第一，占全球总装机容量的近40%，风电发电量也在全国发电总量中的占比逐年提高。尽管风电发展前景广阔，但风能自身存在

2025-03-12 约2.91万字 25页立即下载

基于注意力机制优化的神经网络模型对行驶疲劳度的研究.docx 基于注意力机制优化的神经网络模型对行驶疲劳度的研究 1.内容概览本研究旨在利用基于注意力机制优化的神经网络模型，对行驶疲劳度进行深入探讨。随着人工智能和机器学习技术的发展，疲劳驾驶的研究已经成为智能交通系统的重要组成部分。本文将详细阐述行驶疲劳度的概念、影响因素及其危害，并介绍如何通过神经网络模型对驾驶员的疲劳状态进行预测和评估。文章将重点介绍如何通过优化神经网络模型，特别是引入注意力机制，提高模型的准确性和性能。通过构建高效的神经网络模型，本研究旨在实现对行驶疲劳度的准确识别与预测，从而为智能交通系统的安全驾驶提供有力支持。文章将涉及数据采集、模型设计、实验验证等方面的内容，全面展示本研究

2024-10-03 约1.52万字 31页立即下载

一种基于注意力机制的图神经网络集装箱文本识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112801095 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110163054.X (22)申请日 2021.02.05 (71)申请人广东工业大学地址

2023-06-03 约1.28万字 12页立即下载

一种基于神经网络频域注意力机制的图像识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113011444 B (45)授权公告日 2022.05.13 (21)申请号 202011504311.3 (56)对比文件

2023-06-09 约2万字 12页立即下载

一种基于注意力机制和卷积神经网络的单通道语音增强方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114464201 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210125478.1 (22)申请日 2022.02.10 (71)申请人辽宁工程技术大学地址 12300

2023-05-07 约8.41千字 8页立即下载

一种基于深度神经网络和注意力机制的坐标融合方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113392883 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110590471.2 (22)申请日 2021.05.28 (71)申请人杭州电子科技大学地址

2023-06-18 约1.94万字 18页立即下载

一种基于空间通道注意力机制神经网络的图像匹配方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于空间通道注意力机制神经网络的图像匹配方法[发明专利] 一、背景介绍随着信息技术的飞速发展，图像处理技术已成为众多领域不可或缺的工具。特别是在安防监控、医疗影像、自动驾驶等领域，图像匹配技术发挥着至关重要的作用。图像匹配的目的是在图像数据库中找到与查询图像最相似的图像，这一过程对于提高系统性能、降低误匹配率具有重要意义。近年来，随着深度学习技术的突破，基于深度学习的图像匹配方法逐渐成为研究热点。其中，卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力在图像匹配领域取得了显著成果。然而，传统的CNN模型在处理复杂场景和动态变化时，往往存在特征提取不够全面、注意力分配不均等问题

2025-01-21 约2.17千字 4页立即下载

一种基于注意力机制和卷积神经网络的脑电信号分类方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于注意力机制和卷积神经网络的脑电信号分类方法[发明专利] 一、背景技术 (1)随着社会经济的快速发展，心理健康问题日益凸显，脑电信号作为一种无创的生物标志，被广泛应用于心理疾病诊断和治疗研究中。脑电信号是由大脑神经元电活动产生的微弱电信号，可以反映大脑的生理和心理状态。脑电信号的分类和特征提取对于脑电图（EEG）数据分析、认知科学研究和神经工程领域具有重要意义。传统的脑电信号分类方法多依赖于经验公式和手工特征提取，但这些方法在处理复杂信号和进行大规模数据分析时存在一定的局限性。 (2)近年来，随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（

2025-01-22 约3.93千字 7页立即下载

注意力机制赋能神经网络：时间序列模型的创新与实践.docx 注意力机制赋能神经网络：时间序列模型的创新与实践一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，时间序列数据广泛存在于各个领域，如金融市场中的股票价格走势、能源领域的电力负荷变化、交通系统的车流量波动以及气象预测中的气温和降水数据等。准确地对这些时间序列数据进行预测，对于各行业的决策制定、资源规划和风险防范具有举足轻重的意义。例如，在金融领域，精准的股票价格预测能够帮助投资者把握投资时机，优化投资组合，从而获取更高的收益；在能源领域，可靠的电力负荷预测有助于电力公司合理安排发电计划，避免能源浪费和供应短缺；在交通领域，准确的车流量预测能够为交通管理部门制定科学的交通疏导策略提供依据，缓解

2025-05-25 约3.53万字 30页立即下载

神经网络中的注意力机制与可解释性.docx PAGE 1- 神经网络中的注意力机制与可解释性一、注意力机制概述 (1)注意力机制是一种模拟人类注意力分配能力的人工智能技术，它允许模型在处理复杂任务时，能够聚焦于输入数据中的关键部分。这一机制在神经网络中扮演着至关重要的角色，尤其是在处理序列数据时，如自然语言处理、语音识别和视频分析等领域。注意力机制的核心思想是通过学习一个权重分配方案，让模型能够动态地调整对不同输入元素的重视程度。 (2)在注意力机制中，通常采用注意力权重来衡量每个输入元素对最终输出的影响。这些权重是通过神经网络学习得到的，它们反映了模型对输入数据的理解。具体来说，注意力权重可以基于输入元素之间的相关性、输入元素与任务

2025-01-20 约3.49千字 7页立即下载

神经网络中的注意力机制研究.docx PAGE 1- 神经网络中的注意力机制研究一、1.注意力机制概述 注意力机制是近年来深度学习领域的一个重要研究方向，它源于人类大脑在处理信息时的注意力分配能力。在神经网络中，注意力机制旨在模拟人类大脑在处理复杂任务时对关键信息的关注和筛选。这种机制的核心思想是通过动态分配权重来强调模型对输入数据中重要部分的关注，从而提高模型的性能和效率。 注意力机制的起源可以追溯到20世纪80年代，当时研究人员在处理自然语言处理任务时，为了解决长距离依赖问题，提出了基于窗口的注意力模型。然而，这类模型在处理长序列数据时仍然存在性能瓶颈。直到2014年，Hochreiter等人在论文《SequencetoSe

2025-01-22 约3.06千字 6页立即下载

神经网络中的注意力机制与应用方法(六).docx PAGE 1- 神经网络中的注意力机制与应用方法(六) 一、注意力机制概述 (1)注意力机制作为一种模拟人类视觉系统对重要信息进行聚焦的能力的人工智能技术，已经在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等多个领域得到了广泛应用。其核心思想是通过动态调整模型对输入数据的关注程度，使模型能够根据输入内容的重要性自动调整处理资源，从而提高模型的性能和效率。在深度学习中，注意力机制通过引入注意力权重，使模型能够关注输入序列中与当前任务相关的部分，忽略不重要的信息，从而实现更精确的预测和更好的泛化能力。 (2)注意力机制的基本原理可以追溯到心理学中的“有限带宽”理论，即人类大脑在处理信息时存在带宽限制，只能关

2025-01-22 约2.77千字 5页立即下载

神经网络中的注意力机制与应用方法(五).docx PAGE 1- 神经网络中的注意力机制与应用方法(五) 一、1.注意力机制概述 (1)注意力机制是近年来深度学习领域的一项重要进展，它解决了传统神经网络在处理序列数据时难以捕捉长距离依赖关系的问题。该机制的核心思想是通过动态地分配权重来聚焦于输入序列中与当前任务最相关的部分，从而提高模型的性能和效率。在自然语言处理、语音识别、图像识别等众多领域，注意力机制的应用都取得了显著的成果。 (2)注意力机制的基本原理是，通过计算每个输入元素与当前任务的相关度，然后对输入序列进行加权求和，以获得对当前任务最为重要的特征。这种机制允许模型在处理序列数据时，能够根据上下文信息动态地调整对各个输入元素的重视程

2025-01-20 约4千字 7页立即下载

解读神经网络中的注意力机制.docx PAGE 1- 解读神经网络中的注意力机制 一、什么是注意力机制 (1)注意力机制是一种模拟人类大脑在处理信息时集中注意力的能力的技术。在神经网络中，注意力机制能够使模型在处理输入序列时，根据序列中不同部分的重要性分配不同的权重，从而更有效地捕捉关键信息。这种机制在处理长文本、图像、语音等序列数据时尤其有用。例如，在自然语言处理（NLP）领域，注意力机制被广泛应用于机器翻译、文本摘要、情感分析等任务。据统计，在机器翻译任务中，引入注意力机制的模型相较于传统模型，翻译准确率提高了约15%。 (2)注意力机制的核心思想是通过学习一个注意力权重向量，该向量表示了输入序列中每个元素对当前任务的贡献度。

2025-01-21 约2.74千字 5页立即下载

卷积神经网络中的注意力机制介绍.docx PAGE 1- 卷积神经网络中的注意力机制介绍一、注意力机制概述 (1)注意力机制是一种模仿人类大脑处理信息方式的人工智能技术，它通过学习如何分配资源到不同输入元素上，使模型能够更加关注与当前任务相关的信息，从而提高模型的处理效率和性能。在深度学习中，注意力机制的应用极大地丰富了模型的表达能力，使其能够更好地处理复杂、多变的数据。 (2)注意力机制的核心思想是动态地调整模型对输入数据的关注程度。在卷积神经网络中，传统的池化层和卷积层只能捕捉到局部特征，而忽略了全局上下文信息。引入注意力机制后，模型能够自动识别并关注与任务目标相关的关键区域，从而在图像、语音、文本等多种数据上取得了显著的性能提

2025-01-20 约3.17千字 6页立即下载