DECODER

作品数：208被引量：324H指数：8
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基于通道注意力和Transformer的图像标题生成方法被引量：2
《计算机与现代化》2023年第5期8-12,共5页刘静 陈金广 
陕西省自然科学基础研究计划项目(2023-JC-YB-568);陕西省教育厅科研计划项目(22JP028)。
图像标题生成是指通过计算机将图像翻译成描述该图像的标题语句。针对现有图像标题生成任务中,未充分利用图像的局部和全局特征以及时间复杂度较高的问题,本文提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Networks,CNN)和Transformer...
关键词：图像标题 TRANSFORMER 通道注意力 卷积神经网络 Encoder-Decoder模型 
基于改进的Transformer_decoder的增强图像描述
《计算机与现代化》2023年第1期7-12,共6页林椹尠 屈嘉欣 罗亮 
国家青年基金资助项目(12102341);陕西省教育厅项目(21JK0904);陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JM-580)。
Transformer的解码器(Transformer_decoder)模型已被广泛应用于图像描述任务中,其中自注意力机制(Self Attention)通过捕获细粒度的特征来实现更深层次的图像理解。本文对Self Attention机制进行2方面改进,包括视觉增强注意力机制(Visio...
关键词：图像描述 Transformer模型 Self Attention机制 相对位置注意力机制 视觉增强注意力机制 
基于注意力机制的Encoder-Decoder光伏发电预测模型被引量：10
《计算机与现代化》2020年第9期112-117,共6页宋良才 索贵龙 胡军涛 窦艳梅 崔志永 
国网河南省电力公司科技项目(SGHAHB00XTJS1900147)。
影响光伏发电系统出力的天气因素具有很大的波动性和不连续性,因此需要创建合适的预测模型来对光伏出力特性进行精准预测,从而保证电网系统的有效运行。本文通过最大信息系数选择合适的历史光伏发电数据,将其作为特征之一进行输入数据重...
关键词：光伏发电 最大信息系数 长短期记忆神经网络 Encoder-Decoder框架 注意力机制 
一种基于深度Encoder-Decoder神经网络的智能电网数据服务器流量异常检测算法被引量：5
《计算机与现代化》2019年第10期66-71,共6页杨永娇 唐亮亮 王哲 
传统的网络流量异常检测通常基于单一原始特征变量进行阈值判断,或者对多个相关变量进行降维设计统计量后进行阈值判断,这类方法虽然简单,但无法应对变量间非线性关系随时间变化的情况。本文设计一种能够自适应动态逼近变量间非线性关...
关键词：智能网 流量异常检测 深度神经网络 正常行为模型 置信区间 控制限 
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