الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التفاف (علوم الحاسوب)
-
TCN-attention-HAR: التعرف على النشاط البشري بناءً على آلية الانتباه في الشبكة التلافيفية الزمنية
2024 | المؤلف: Wei Xiong وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا للتعلم العميق للتعرف على نشاط الإنسان (HAR) يستفيد من بيانات المستشعرات القابلة للارتداء. النموذج المقترح، الذي يُطلق عليه TCN-Attention-HAR، يدمج شبكة الالتفاف الزمنية (TCN) مع آلية الانتباه لتعزيز استخراج الميزات المتغيرة زمنياً والتخفيف من المشكلات مثل انفجار التدرجات المرتبطة بالشبكات العميقة. من خلال تحسين حجم المجال الاستقبالي واستخدام آليات الانتباه،…
-
فك تنوع البيانات المعقدة في التعرف على الأهداف الصوتية تحت الماء من خلال مزيج من الخبراء القائم على الالتفاف
2024 | المؤلف: Yuan Xie وآخرون | المجلة: Expert Systems with Applications | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تناقش هذه القسم التحديات المتعلقة بالتعرف على الأهداف الصوتية تحت الماء، وذلك بسبب الطبيعة المعقدة للإشارات تحت الماء، التي تظهر تنوعًا عاليًا داخل الفئات وتشابهًا بين الفئات. لمواجهة هذه التحديات، يقترح المؤلفون نموذج مزيج من الخبراء القائم على الالتفاف (CMoE) الذي يستخدم طبقات خبراء متعددة كمتعلمين مستقلين، مكملًا بطبقة توجيه تقوم بتعيين الخبراء بناءً على…
-
تحويل الالتفاف لاستخراج ميزات الصورة
2024 | المؤلف: Lirong Yin وآخرون | المجلة: Computer Modeling in Engineering & Sciences | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الدراسة شبكة استخراج ميزات الصور القائمة على المحولات الفعالة (CEFormer)، والتي تعالج قيود نماذج المحولات التقليدية في استخراج ميزات الصور، وخاصة نقص التحيز الاستقرائي للهياكل البصرية. يدمج CEFormer الانتباه الإلكتروني، والتفافات قابلة للفصل حسب العمق، والتفافات موسعة لتقديم تحيزات استقرائية أساسية مثل عدم التغير تحت الترجمة، والمحلية، وعدم التغير تحت المقياس. تعزز هذه…