资源简介
Attention Model在Image Caption、Machine Translation、Speech Recognition等领域上有着不错的结果。那么什么是Attention Model呢?举个例子,给下面这张图片加字幕(Image Caption):一只黄色的小猫带着一个鹿角帽子趴在沙发上。可以发现在翻译的过程中我们的注意力由小猫到鹿角帽子再到沙发(小猫→鹿角帽子→沙发)。其实在很多和时序有关的事情上,人类的注意力都不是一成不变的,随着事情(时间)发展,我们的注意力不断改变。
代码片段和文件信息
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 3039805 2018-09-16 21:19 Attention.pptx
----------- --------- ---------- ----- ----
3039805 1
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 3039805 2018-09-16 21:19 Attention.pptx
----------- --------- ---------- ----- ----
3039805 1
- 上一篇:S7-1200CAD模板
- 下一篇:stm32f030驱动MPU6050
相关资源
- 深度学习在量化投资中的应用
- SSD基于深度学习的目标检测
- RISC-V & NVDLA简单入门介绍
- Attention is all you need实战tensorflow及ke
- 基于方差和深度学习的脑电信号分类
- 中文评论情感分析数据集
- 吴恩达神经网络和深度学习,第一课
- MTCNN 人脸检测与定位代码
- 深度学习:CNN卷积神经网络讲解pdf
- 人脸识别源码,facenet,深度学习
- 深度学习 故障诊断PPT
- Attention Mechanism注意力机制
- 东南大学 崇志宏:贝叶斯深度学习
- Deep Learning深度学习学习笔记整理系列
- deep learning 深度学习的现状及局限综述
- VGG16图像分类源代码、测试图片
- 基于深度学习的路网短时交通流预测
- 基于深度学习的手语识别综述
- Attention-guided CNN for image denoising.pptx
- 深度学习介绍ppt
- 基于深度学习的人脸识别研究
- 基于知识图谱的问答系统综述
- 神经网络与深度学习中文版
- SciPy_Tokyo_Hands-on TensorFlow 2.0.pdf
- 解决FCN build error MITSceneParsing.pickle
- Neural Networks and Deep Learning中文版
- 深度有趣-人工智能实战项目集合
- CNN原理和简单实现
- 基于HLS的Tiny_yolo卷积神经网络加速研
- 解析深度学习卷积神经网络原理与视
评论
共有 条评论