基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)分类预测，matlab代码，2020版本及以上。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。代码参考：https://mbd.pub/o/bread/ZJecmZty CNN-LSTM-Attention(注意力机制)分类预测https://mbd.pub/o/bread/ZJecmZ1w CNN-BILS

基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)分类预测，matlab代码，2020版本及以上。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。代码参考：https://mbd.pub/o/bread/ZJecmZty CNN-LSTM-Attention(注意力机制)分类预测https://mbd.pub/o/bread/ZJecmZ1w CNN-BILSTM-Att

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性能越好，越依赖注意力机制

最初，Transformer被用于语言处理，不过最近则影响到了更多的领域。2017年，Transformer首次出现在谷歌研究人员发表的论文中，该论文题目是神秘的「Attention Is All You Need」。之前其他人工智能的通用路径是，系统会首先关注输入数据局部的块，然后再去构建整体。例如，在语言模型中，邻近的单词首先会被组合在一起。

Attention 是注意力的意思，从它的命名方式看，很明显借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先介绍人类的视觉注意力。视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类视觉通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，也就是一般所说的注意力焦点，而后对这一区域投入更多注意力资源，以获取更多所需要关注目标的细节信息，而抑制其他无用信息。那怎么让深度学习模型进行注意力计算呢？博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=3

Flash is all you need！

超越SwinTransformer与ConvNeXT

终结最强变体之争

引用上百篇文献，GitHub推特双双300+热度