机器学习一、如何让自注意机制更有效？1、localattention/truncatedattention2、strideattention3、globalattention4、datadrivingclusteringlearnablepatternsofsinkhornsortingnetwork减少key的数量注意机制attentionmechanismsynthesizer二、non-autoregressivesequencegeneration非自回归序列生成conditionalsequencegeneration条件序列生成问题1、fertility2、sequence-lev
注意力机制1SENet2ECANet3CBAM3.1通道注意力3.2空间注意力3.3CBAM4展示网络层具体信息5SKNet6scSE7Non-LocalNet8GCNet9注意力机制后期学习到再持续更新！！2023年，3月2号，新增SKNet代码2023.3.10新增scSE代码2023.3.11新增Non-LocalNet非局部神经网络2023.3.13新增GCNet1SENetSE注意力机制（Squeeze-and-ExcitationNetworks）:是一种通道类型的注意力机制，就是在通道维度上增加注意力机制，主要内容是是squeeze和excitation.就是使用另外一个新的神经
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CopyrightProtectionBasedonZeroWatermarkingandBlockchainforVectorMaps标题：基于零水印和区块链的矢量图版权保护作者：NaRen，YazhouZhao，ChangqingZhu，QifeiZhou，DingjieXu发布年份：2021摘要零水印不会改变矢量图数据中包含的原始信息，并提供完美的不可感知性。将零水印用于数据版权保护已成为数字水印研究的重要趋势。然而，由于零水印需要将版权信息存储在第三方，且难以确认版权归属，因此零水印的发展和应用遇到了巨大的障碍。针对现有零水印技术的不足，提出一种基于矢量数据角度特征的零水印构造方法
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UNet-2022:ExploringDynamicsinNon-isomorphicArchitecture论文地址:https://arxiv.org/pdf/2210.15566.pdf代码地址:https://bit.ly/3ggyD5G摘要 最近的医学图像分割模型大多是混合的，将自注意力和卷积层集成到非同构架构中。然而，这些方法的一个潜在缺点是它们未能直观地解释为什么这种混合组合方式是有益的，这使得后续工作难以在它们之上进行改进。为了解决这个问题，我们首先分析了自注意力和卷积的权重分配机制之间的差异。基于此分析，我们建议构建一个并行的非同构块，该块利用自注意力和卷积的优点，并具
UNet-2022:ExploringDynamicsinNon-isomorphicArchitecture论文地址:https://arxiv.org/pdf/2210.15566.pdf代码地址:https://bit.ly/3ggyD5G摘要 最近的医学图像分割模型大多是混合的，将自注意力和卷积层集成到非同构架构中。然而，这些方法的一个潜在缺点是它们未能直观地解释为什么这种混合组合方式是有益的，这使得后续工作难以在它们之上进行改进。为了解决这个问题，我们首先分析了自注意力和卷积的权重分配机制之间的差异。基于此分析，我们建议构建一个并行的非同构块，该块利用自注意力和卷积的优点，并具
这是Pygamezero最全集合点个关注吧，关注必互关注目录点个关注吧，关注必互关注安装显示屏幕导入图片填充屏幕update安装Windows系统：按下win+r，输入pipinstallpyzeropipinstallpyzeroMac系统：打开终端，输入pip3installpyzeropip3installpyzero显示屏幕首先先导入pygamezero库，并设置长宽，最后加上pgzrun.go()就可以运行了importpgzrun#导入pygamezero WIDTH=1000#设置长为1000像素HEIGHT=800#设置宽为800像素 pgzrun.go()#运行pygame
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