網路加注意力理由：
分析：作物葉病的識別是作物病害診斷和控制的技術基礎，保證了農產品的安全。快速準確地識別農作物葉片疾病是農業由待解決的問題。作物葉片病害的影象具有背景複雜，病斑面積小，病斑與背景對比度差等挑戰，容易造成兩者之間的混淆。另外，在實際環境中捕獲的影象具有各種雜訊和環境因素，例如不同的解析度，角度，照明度等。
根據葉片影象特徵的選擇方法不同，將農作物病害的影象識別方法分為兩類：基於手工的表示方法和基於深度的表示方法。目前，基於手工表示的方法已經取得了良好的識別效果。但是，它們具有一些侷限性：（1）大量的影象預處理繁瑣且耗時。（2）手工標記的有限特徵提取容易造成影象語義鴻溝的問題。這些侷限性直接導致作物病害鑑定應用缺乏準確性和速度。現如今，通常採用深度卷積神經網路，該神經網路可以提取影象的全域性特徵和上下文資訊。然而，當前基於深層表徵的研究主要集中在具有簡單背景的作物病害識別上。在面對實際應用時，由於不能從複雜的背景中有效地提取斑點區域的區域性特徵，因此大大降低了識別精度。識別結果難以滿足應用需求。
基於以上理由提出乙個自注意力卷積神經網路識別作物葉片病害模型。
改進的注意力模組：
實際特徵通道等於輸入特徵通道乘以比例係數ratio,設計不同係數取最優。網路其實也要注意一下注意力載入的位置和個數。
神經網路翻譯 選擇注意力機制
本文提出了一種新的編碼 解碼方式，他認為之前提到的rnn encode decoder 是因為中間轉換的固定向量c，而導致該模型無法有效處理長句序列，因此提出一種為當前 詞從輸入序列中自動搜尋相關部分的機制 soft search 也就是注意力機制 因為前面已經對rnn encoder decode...
卷積神經網路 有趣的卷積神經網路
一 前言 最近一直在研究深度學習，聯想起之前所學，感嘆數學是一門樸素而神奇的科學。f g m1 m2 r 萬有引力描述了宇宙星河運轉的規律，e mc 描述了恆星發光的奧秘，v h d哈勃定律描述了宇宙膨脹的奧秘，自然界的大部分現象和規律都可以用數學函式來描述，也就是可以求得乙個函式。神經網路 簡單又...
卷積神經網路的卷積操作
卷積的運算可以分為反轉 平移，相乘，求和。在影象處理中，影象是乙個大矩陣，卷積模板是乙個小矩陣。按照上述過程，就是先把小矩陣反轉，然後平移到某一位置，小矩陣的每乙個小格對應大矩陣裡面的乙個小格，然後把對應小格裡面的數相乘，把所有對應小格相乘的結果相加求和，得出的最後結果賦值給小矩陣 小格對應的影象中...