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雷达卡
Matlab
实现CNN-Attention
卷积神经网络（
CNN）结合注意力机制多特征分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已成为计算机视觉领域中最为常用和有效的模型之一。卷积神经网络能够自动从数据中学习到特征，避免了手动提取特征的复杂过程，因此在图像识别、目标检测、语音识别等领域得到了广泛应用。传统的CNN在处理图像时，能够通过卷积层提取到图像的低级特征（如边缘、纹理等），并逐步组合成更复杂的高级特征。然而，标准的CNN在某些复杂的任务中仍然存在一定的局限性，特别是在多特征融合与关注图像不同部分的重要性时，模型容易忽略一些具有关键特征的信息。
为了进一步提升CNN在特征提取与分析方面的能力，近年来研究者提出了将注意力机制（Attention Mechanism）与卷积神经网络相结合的思想。注意力机制模仿了人类在处理信息时的选择性注意，能够使网络在不同的特征中“关注”更为重要的部分，从而提升模型的性能。通过引入注意力机制，CNN可以在不同层级的特征之间赋予不同的权重，使网络能够更精确地捕捉到有用的特征信息。
因此，结合注意力机制的CNN ...
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