前馈网络

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提示学习与门控前馈网络的多尺度图像去模糊
《中国图象图形学报》2025年第3期755-768,共14页谢斌 黎彦先 邵祥 戴邦强 
国家自然科学基金项目(61972264);江西省自然科学基金项目(20192BAB207036);江西理工大学博士启动基金项目(20520010058)。
目的针对传统基于深度学习的去模糊方法存在的伪影明显、细节模糊和噪声残留等问题,提出一种基于提示学习的多尺度图像去模糊新方法。方法首先,在详细分析传统去模糊方法的基础上,引入基于提示学习的特定退化信息编码模块,利用退化信息...
关键词：图像去模糊 提示学习 多尺度 门控前馈网络(GFFN) 深度卷积 
基于一维卷积神经网络的序列推荐算法
《计算机技术与发展》2025年第3期172-178,共7页黄康鹏 冯锋 
宁夏重点研发计划重点项目(2022BEG02016);宁夏自然科学基金项目(2023AAC03031)。
近年来,针对信息过载问题,推荐算法已成为关键解决方法之一,能够有效地提供用户个性化内容。在序列推荐研究中,卷积神经网络因其能有效提取序列信息中的局部特征而受到广泛关注。然而,卷积神经网络在捕捉时序信息方面存在局限性。为了...
关键词：推荐算法 序列推荐 卷积神经网络 前馈网络 用户特征 
基于CNN和尺度自适应Transformer融合网络的路面裂缝分割方法
《中国公路学报》2024年第12期418-432,共15页桂彦 叶文倩 王建新 吕松涛 葛冬冬 
道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心开放基金项目(kfj210404);国家自然科学基金项目(61972056);湖南省自然科学基金项目(2023JJ30050);道路结构与材料交通行业重点实验室开放基金项目(kfj230401);湖南省教育厅科研项目(24B0328)。
路面裂缝分割技术的发展对评估民用基础设施的安全性和耐久性具有重要意义。然而,在应对复杂多变的背景环境时,精确地分割形态各异的裂缝仍具有挑战。为了提升分割性能,提出一种基于CNN和尺度自适应Transformer融合网络的路面裂缝分割...
关键词：路面工程 路面裂缝分割 尺度自适应Transformer 多尺度裂缝特征 细节增强前馈网络 大核双重注意力 
最优解逼近下配电网线损故障诊断方法设计
《粘接》2024年第10期193-196,共4页李连浩 路鑫 杜瑞红 王琦 刘祝麟 
针对单纯以一次阈值思路计算引起线损异常导致故障诊断准确率不高问题,设计最优解逼近的配电网线损故障诊断方法。使用等效容量法计算配电变压器容量的分配比值,并根据全网线损功率的变化情况计算接入DG后的配电网线损参数。搭建三层BP...
关键词：配电网 线损故障诊断 遗传算法-多层前馈网络 全网线损功率 等效容量法 
ChatGPT等大模型的语言处理机制及其理论蕴涵被引量：2
《外国语》2024年第4期2-14,共13页袁毓林 
澳门大学讲座教授研究与发展基金(CPG2024-00005-FAH);启动研究基金(SRG2022-00011-FAH)。
本文简单解释ChatGPT等现代大型语言模型的语言处理机制和数学原理及其理论蕴涵。首先,通过ChatGPT对代词指称歧义句的理解,来说明语言大模型在语义理解和常识推理方面的性能;接着,介绍转换器这种语言模型的新颖构架,特别是其注意力机...
关键词：ChatGPT 语言大模型 转换器 注意力机制 前馈网络 词向量 
改进AdaMixer的拥挤行人检测模型
《计算机工程与设计》2024年第5期1525-1532,共8页林宁 左悦 冯兴华 
广西自然科学基金项目(2023GXNSFAA026333);广西教育厅中青年基金项目(2021KY1805、2019KY0949)。
为应对拥挤场景中行人检测的挑战,提出一种改进型AdaMixer的行人检测模型。提出一种头交互位置感知多头自注意力机制(HIPA-MHSA),以加强对相互遮挡目标的辨别能力。采用深度卷积前馈网络(DCFFN),进一步提升模型的特征提取效能。通过在...
关键词：拥挤行人检测 深度卷积前馈网络 头交互位置感知 多头自注意力机制 多尺度特征 自适应融合 城市行人 
基于Transformer和多尺度CNN的图像去模糊被引量：4
《计算机工程》2023年第9期226-233,245,共9页李现国 李滨 
天津市重点研发计划科技支撑重点项目(18YFZCGX00930)。
卷积神经网络(CNN)单独应用于图像去模糊时感受野受限,Transformer能有效缓解这一问题但计算复杂度随输入图像空间分辨率的增加呈2次方增长。为此,提出一种基于Transformer和多尺度CNN的图像去模糊网络(T-MIMO-UNet)。利用多尺度CNN提...
关键词：图像去模糊 多尺度卷积神经网络 Transformer编码器 多头自注意力 增强前馈网络 
基于BP神经网络代理模型的翼型优化及领域自适应研究被引量：4
《动力工程学报》2022年第7期657-663,共7页陈晨铭 郭雪岩 常林森 
采用神经网络代理模型和遗传算法相结合的方法对NACA64(3)-618风力机翼型进行了气动优化。针对青藏高原风场条件下某一工况进行优化时,利用拉丁超立方采样生成参数样本集、通过B样条曲线对翼型进行光滑化处理、采用基于深度前馈网络的...
关键词：翼型优化 深度学习 代理模型 深度前馈网络 领域自适应 
基于知识蒸馏的锅炉飞灰含碳量预测研究被引量：2
《山东电力技术》2021年第6期6-9,34,共5页路宽 杨兴森 王海超 刘科 杨子江 
国家自然基金青年科学基金项目(61803233)。
提出一种基于知识蒸馏框架的火电厂锅炉飞灰含碳量预测模型,以在模型输入值采样周期(分钟级)和实际飞灰含碳量采样周期(小时级)存在差异时,给出准确的分钟级飞灰含碳量预测结果。首先,选取多层前馈网络作为Teacher模型,修改损失函数的...
关键词：锅炉飞灰含碳量 知识蒸馏 多层前馈网络 随机森林 
利用自发拉曼散射建立三个原子节点的纠缠被引量：2
《物理学报》2021年第9期264-271,共8页刘艳红 周瑶瑶 闫智辉 贾晓军 
国家重点研发计划(批准号:2016YFA0301402);国家自然科学基金(批准号:61775127,61925503,11904218,11804246,12004276);山西省高等学校科技创新项目(批准号:2020L0516);山西青年三晋学者项目;山西省高等学校创新人才支持计划;山西省“1331工程”重点学科建设计划;山西省自然科学基金(批准号:201901D111293)资助的课题。
量子纠缠是一种关键的量子资源.随着量子信息技术的发展,由量子通道和量子节点组成的量子网络成为研究的热点.量子信息网络的建立需要在多个远距离的量子节点间建立纠缠,它在分步式量子计算及量子因特网等方面有很重要的应用价值.本文...
关键词：自发拉曼散射 前馈网络 三组份不可分判据 
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