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本文簡(jiǎn)介了一種新的深度注意力算法，即深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)（Deep Residual Shrinkage Network）。從功能上講，深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)是一種面向強(qiáng)噪聲或者高度冗余數(shù)據(jù)的特征學(xué)習(xí)方法。本文首先回顧了相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，然后介紹了深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)機(jī)和具體實(shí)現(xiàn)，希望對(duì)大家有所幫助。 1.前言 深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)主要建立在三個(gè)部分的基礎(chǔ)之上：深度殘差網(wǎng)絡(luò)、軟閾值函數(shù)和注意力機(jī)制。 1.1 殘差神
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