统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法.pdf
是你****平呀
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法.pdf
本发明提供了一种统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法,模型可识别图像中人脸的表情、年龄分布和性别信息。一种统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法,包括以下步骤:S1.统一的基于注意力机制的深度卷积神经网络模型进行多任务学习,同时识别面部表情、评估年龄和性别;S2.对步骤S1中的模型进行训练优化:1)为实施步骤1中实现的模型设定损失函数;2)输入数据集,训练模型;3)当模型收敛或准确率达到应用要求时停止训练;S3.将S2中训练后的模型部署到机器人。
统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法.pdf
本发明提供了一种统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法,模型可识别图像中人脸的表情、年龄分布和性别信息。一种统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法,包括以下步骤:S1.统一的基于注意力机制的深度卷积神经网络模型进行多任务学习,同时识别面部表情、评估年龄和性别;S2.对步骤S1中的模型进行训练优化:1)为实施步骤1中实现的模型设定损失函数;2)输入数据集,训练模型;3)当模型收敛或准确率达到应用要求时停止训练;S3.将S2中训练后的模型部署到机器人。
基于层次注意力机制的多任务疾病进展模型.docx
基于层次注意力机制的多任务疾病进展模型基于层次注意力机制的多任务疾病进展模型1.引言在医学领域,疾病进展预测一直是一个重要的研究方向。准确预测疾病的进展能够帮助医生制定更好的治疗计划,提前采取相应的措施以延缓疾病的发展。然而,疾病进展预测是一项具有挑战性的任务,因为这种进展受到多种因素的影响,包括遗传、环境和生活方式等。为了更好地解决这个问题,本文提出了基于层次注意力机制的多任务疾病进展模型。2.方法2.1数据集本文使用了包含多个疾病进展数据的数据集。每个病例都包含了多个时间点的医学指标和基因表达数据。疾
基于交互注意力机制网络模型的故障文本分类.docx
基于交互注意力机制网络模型的故障文本分类摘要:在现代工业和社会中,故障分类是实现高效维护和管理的关键任务。在这篇论文中,我们提出了一种新颖的基于交互注意力机制网络模型的故障文本分类方法。该方法结合了卷积神经网络和自注意力机制,并采用交互注意力机制实现了文本分类任务。在实验中,我们使用了一个基于工业领域的故障数据集,证明了该方法相较于传统方法更具有优越性和稳定性。这篇论文研究的结果为故障分类提供了新思路,同时也为其他自然语言处理任务中的文本分类问题提供了有价值的参考。关键词:交互注意力机制网络、文本分类、卷
基于多任务学习和多指数协同注意力机制的股市预测方法.pdf
本发明公开了一种基于多任务学习和多指数协同注意力机制的股市预测方法,根据A股市场主要指数的特点,使用多指数协同注意力机制,提取不同指数间的共性,保留各自指数的特性,同时采用多任务学习框架,对每个指数做各自的风险预测,有效地解决了传统技术中的“模型结构简单,依赖文本数据”的问题;本发明采用A股市场直接反映大盘走势的主要指数的特征作为模型输入,且在模型训练时分别预测各个主要指数的走势,很好地解决了传统技术中“预测结果未能反映大盘走势”的问题;通过利用本发明提出的方法,能够对整个大盘的走势进行智能化的涨跌预测,