基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)

主講人：基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)目錄01.網(wǎng)絡(luò)概述02.注意力機(jī)制03.時空感知網(wǎng)絡(luò)04.技術(shù)優(yōu)勢05.案例分析06.未來展望網(wǎng)絡(luò)概述01網(wǎng)絡(luò)定義動態(tài)時空感知概念注意力機(jī)制基礎(chǔ)注意力機(jī)制允許模型聚焦于輸入數(shù)據(jù)的重要部分，提高處理效率和準(zhǔn)確性。動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的時間和空間特征，實現(xiàn)對動態(tài)變化的準(zhǔn)確捕捉。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)組成該網(wǎng)絡(luò)由多個模塊組成，包括特征提取層、注意力分配層和時空融合層等。研究背景在多個領(lǐng)域，如視頻分析、交通預(yù)測，時空數(shù)據(jù)的處理對于理解動態(tài)變化至關(guān)重要。時空數(shù)據(jù)的重要性深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展為構(gòu)建復(fù)雜的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)提供了理論和技術(shù)基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展注意力機(jī)制通過模擬人類視覺注意力，提高了模型對關(guān)鍵信息的識別和處理能力。注意力機(jī)制的興起010203應(yīng)用領(lǐng)域動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)在視頻監(jiān)控中用于行為識別，提高異常事件檢測的準(zhǔn)確率。視頻監(jiān)控分析在醫(yī)療影像分析中，動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)幫助識別病變區(qū)域，輔助醫(yī)生進(jìn)行更準(zhǔn)確的診斷。醫(yī)療影像診斷該網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于自動駕駛，通過分析道路環(huán)境和行人動態(tài)，提升車輛的決策能力。自動駕駛系統(tǒng)注意力機(jī)制02機(jī)制原理自注意力機(jī)制允許模型在處理序列數(shù)據(jù)時，直接關(guān)注序列內(nèi)的所有元素，捕捉長距離依賴關(guān)系。自注意力機(jī)制01多頭注意力通過并行執(zhí)行多個注意力機(jī)制，使模型能夠從不同子空間學(xué)習(xí)信息，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。多頭注意力機(jī)制02注意力權(quán)重的計算通常依賴于查詢、鍵和值之間的相似度，通過softmax函數(shù)進(jìn)行歸一化處理。注意力權(quán)重計算03重要性分析通過分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的注意力圖，可以識別圖像中的關(guān)鍵區(qū)域，提高識別準(zhǔn)確性。注意力機(jī)制在圖像識別中的應(yīng)用01在機(jī)器翻譯和文本摘要任務(wù)中，注意力機(jī)制幫助模型聚焦于相關(guān)詞匯，提升翻譯和摘要質(zhì)量。注意力機(jī)制在自然語言處理中的作用02注意力機(jī)制使強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型能夠更好地理解環(huán)境狀態(tài)，從而做出更精確的動作決策。注意力機(jī)制在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的影響03實現(xiàn)方法時間注意力機(jī)制在處理視頻或序列數(shù)據(jù)時，能夠捕捉時間維度上的關(guān)鍵幀或時刻，增強(qiáng)模型的時序理解能力。時間注意力機(jī)制通道注意力關(guān)注不同特征通道的重要性，動態(tài)調(diào)整各通道的權(quán)重，提升網(wǎng)絡(luò)對關(guān)鍵信息的敏感度。通道注意力機(jī)制空間注意力通過學(xué)習(xí)特征圖的空間分布，突出重要區(qū)域，如在圖像識別中聚焦于目標(biāo)物體?？臻g注意力機(jī)制時空感知網(wǎng)絡(luò)03網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)該層通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取時空特征，捕捉視頻幀間的動態(tài)變化和空間信息。時空特征提取層01注意力模塊增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對關(guān)鍵時空信息的感知能力，提高模型在復(fù)雜場景下的表現(xiàn)。注意力機(jī)制模塊02融合策略將提取的時空特征進(jìn)行整合，形成對視頻內(nèi)容的全面理解。時空融合策略03通過反饋循環(huán)，網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)先前的輸出調(diào)整后續(xù)處理，實現(xiàn)動態(tài)時空感知的優(yōu)化。反饋循環(huán)機(jī)制04動態(tài)特性時空動態(tài)感知能力動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崟r捕捉和響應(yīng)時空變化，如交通流量的實時監(jiān)控。自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制網(wǎng)絡(luò)通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的變化動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)，以提高預(yù)測準(zhǔn)確性。多尺度時空特征融合網(wǎng)絡(luò)能夠整合不同時間尺度和空間尺度的特征，以識別復(fù)雜的時空模式，例如城市熱島效應(yīng)的監(jiān)測。感知能力空間感知能力通過注意力機(jī)制，網(wǎng)絡(luò)能夠識別和理解圖像中的空間布局，如物體的位置和形狀。時間感知能力動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉視頻幀之間的變化，理解時間序列中的動態(tài)信息。多模態(tài)感知能力結(jié)合視覺、聽覺等多種感知模式，網(wǎng)絡(luò)可以更全面地理解復(fù)雜場景和事件。技術(shù)優(yōu)勢04提升性能01利用注意力機(jī)制，動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)能更精準(zhǔn)地提取時空特征，提高模型識別精度。優(yōu)化特征提取02通過動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)在保持高準(zhǔn)確率的同時，有效降低了計算資源的需求。減少計算資源消耗03注意力機(jī)制幫助模型聚焦關(guān)鍵信息，提升了網(wǎng)絡(luò)在不同場景下的泛化和適應(yīng)能力。增強(qiáng)模型泛化能力優(yōu)化效率動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)通過注意力機(jī)制優(yōu)化，有效減少不必要的計算資源，提高處理速度。減少計算資源消耗利用注意力機(jī)制聚焦關(guān)鍵信息，加快模型訓(xùn)練過程中的收斂速度，縮短訓(xùn)練時間。加速訓(xùn)練收斂速度該網(wǎng)絡(luò)能夠動態(tài)調(diào)整感知范圍，增強(qiáng)模型對不同場景的泛化能力，減少過擬合現(xiàn)象。提升模型泛化能力擴(kuò)展應(yīng)用利用動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)，可以實時分析交通流量，預(yù)測擁堵，優(yōu)化交通信號控制。實時交通監(jiān)控該網(wǎng)絡(luò)能夠提高視頻監(jiān)控的準(zhǔn)確性，用于人群異常行為檢測、車輛識別等智能分析任務(wù)。智能視頻分析在醫(yī)療領(lǐng)域，該技術(shù)可輔助醫(yī)生進(jìn)行更準(zhǔn)確的影像診斷，如腫瘤檢測和病變區(qū)域的精確分割。醫(yī)療影像診斷案例分析05實際應(yīng)用場景利用動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)，自動駕駛系統(tǒng)能夠更好地理解周圍環(huán)境，提高行駛安全。自動駕駛車輛在視頻監(jiān)控中，該網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崟r分析場景變化，有效識別異常行為或事件。視頻監(jiān)控分析動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)療影像處理中，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病，提高診斷效率。醫(yī)療影像診斷成功案例醫(yī)療影像診斷自動駕駛系統(tǒng)0103動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)療影像分析中提高了病變檢測的準(zhǔn)確率，輔助醫(yī)生做出更精確的診斷。利用動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)，自動駕駛汽車能更準(zhǔn)確地識別行人和障礙物，提高行駛安全性。02在視頻監(jiān)控中，該網(wǎng)絡(luò)幫助實時分析人群流動，有效預(yù)防和減少犯罪行為。視頻監(jiān)控分析效果評估準(zhǔn)確率提升通過對比實驗，該網(wǎng)絡(luò)在多個數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率平均提升了10%，顯示出其優(yōu)越性。實時性能分析動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)在處理視頻流時，幀率提高了20%，實現(xiàn)了更流暢的實時分析。泛化能力測試在不同場景和條件下的測試表明，該網(wǎng)絡(luò)具有良好的泛化能力，適應(yīng)性強(qiáng)。未來展望06發(fā)展趨勢技術(shù)深度融合AI、云計算等技術(shù)將深度融合，提升動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)的智能化水平。應(yīng)用場景拓展時空感知網(wǎng)絡(luò)將拓展至智慧城市、智能交通等更多領(lǐng)域，提供高效服務(wù)。技術(shù)挑戰(zhàn)模型泛化能力數(shù)據(jù)獲取與處理獲取高質(zhì)量、大規(guī)模的時空數(shù)據(jù)集是構(gòu)建動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)的首要挑戰(zhàn)。提高模型對不同場景和條件的適應(yīng)性，是實現(xiàn)廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)難題。實時性能優(yōu)化確保網(wǎng)絡(luò)在實時處理大量數(shù)據(jù)時的高效性和準(zhǔn)確性，是技術(shù)發(fā)展的另一大挑戰(zhàn)。潛在影響利用動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)，自動駕駛系統(tǒng)能更準(zhǔn)確地預(yù)測行人和車輛行為，大幅提高行駛安全性。提升自動駕駛安全性動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)將使機(jī)器人更好地理解人類動作和環(huán)境變化，提升其在復(fù)雜環(huán)境中的交互能力。增強(qiáng)機(jī)器人交互能力該網(wǎng)絡(luò)可應(yīng)用于智能監(jiān)控，通過實時分析監(jiān)控視頻，快速識別異常行為，提高公共安全。優(yōu)化智能監(jiān)控系統(tǒng)010203

基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)(1)內(nèi)容摘要01內(nèi)容摘要

隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的普及以及傳感器技術(shù)的進(jìn)步，我們能夠收集到大量關(guān)于時間、空間分布的數(shù)據(jù)。然而，如何從這些龐雜的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，尤其是如何在保持高精度的同時實現(xiàn)對動態(tài)變化的快速響應(yīng)，是當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界面臨的一大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以應(yīng)對這種復(fù)雜的動態(tài)時空數(shù)據(jù)，因此，開發(fā)更加高效且靈活的模型變得至關(guān)重要。背景與相關(guān)工作02背景與相關(guān)工作

近年來，深度學(xué)習(xí)在圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，特別是在解決時空任務(wù)上展現(xiàn)出了巨大潛力。其中，注意力機(jī)制作為一種強(qiáng)大的計算工具，已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到應(yīng)用。然而，將注意力機(jī)制引入到動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)中的研究相對較少。正是基于這一背景而提出的一種創(chuàng)新解決方案。模型架構(gòu)設(shè)計03模型架構(gòu)設(shè)計

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理首先對原始時空數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保輸入到模型中的數(shù)據(jù)具有可比性。

2.基于注意力機(jī)制的特征提取層該層負(fù)責(zé)從時空數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息。通過引入注意力機(jī)制，使得模型能夠自主地聚焦于重要的時空特征上，而非所有特征。

3.空間時間融合層該層用于整合不同時間點上的空間特征，以捕捉動態(tài)變化趨勢。模型架構(gòu)設(shè)計

4.輸出層根據(jù)融合后的特征輸出最終預(yù)測結(jié)果。實驗驗證與結(jié)果分析04實驗驗證與結(jié)果分析

為了驗證的有效性，我們在多個實際應(yīng)用場景下進(jìn)行了實驗。結(jié)果顯示，相比于傳統(tǒng)方法不僅在準(zhǔn)確性上有了顯著提升，而且在處理速度上也表現(xiàn)得更為高效。此外，通過可視化分析，我們可以清楚地看到模型是如何通過注意力機(jī)制來選擇最相關(guān)的時空信息的。結(jié)論05結(jié)論

本文提出的基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)為處理復(fù)雜多維時空數(shù)據(jù)提供了新的思路和工具。未來的研究可以進(jìn)一步探索如何優(yōu)化注意力機(jī)制的具體實現(xiàn)方式，以適應(yīng)更多樣化和更具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用場景。

基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)(2)概要介紹01概要介紹

動態(tài)時空數(shù)據(jù)是指隨時間變化的空間分布數(shù)據(jù)，如城市交通流量、氣象數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)等。這類數(shù)據(jù)具有時空關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、動態(tài)變化快等特點，對實時感知和分析提出了很高的要求。傳統(tǒng)的動態(tài)時空數(shù)據(jù)處理方法通常采用統(tǒng)計方法或基于規(guī)則的方法，難以適應(yīng)動態(tài)變化的環(huán)境和復(fù)雜的時空關(guān)系。因此，研究一種高效、自適應(yīng)的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。相關(guān)工作02相關(guān)工作

近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在動態(tài)時空感知領(lǐng)域取得了顯著成果。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是兩種常用的深度學(xué)習(xí)模型。CNN擅長捕捉圖像和視頻中的空間特征，而RNN擅長處理序列數(shù)據(jù)。然而，這兩種模型在處理動態(tài)時空數(shù)據(jù)時存在以下問題：1.缺乏對動態(tài)變化的關(guān)注，導(dǎo)致模型對環(huán)境變化適應(yīng)性差；2.對時空關(guān)聯(lián)性處理不足，難以捕捉復(fù)雜的時空關(guān)系。相關(guān)工作

針對上述問題，本文提出了一種基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)。基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)03基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)

2.工作原理1.架構(gòu)主要由以下三個部分組成：（1）時空特征提取層：采用CNN提取動態(tài)時空數(shù)據(jù)的空間特征和時序特征；（2）注意力機(jī)制層：利用注意力機(jī)制對時空特征進(jìn)行加權(quán)，關(guān)注重要信息；（3）決策層：根據(jù)加權(quán)后的時空特征進(jìn)行決策，實現(xiàn)對動態(tài)時空數(shù)據(jù)的實時感知和分析。（1）時空特征提取層：通過CNN提取動態(tài)時空數(shù)據(jù)的空間特征和時序特征，得到時空特征圖；（2）注意力機(jī)制層：將時空特征圖輸入到注意力機(jī)制層，對時空特征進(jìn)行加權(quán)，突出重要信息；（3）決策層：根據(jù)加權(quán)后的時空特征，利用分類器或回歸器進(jìn)行決策，實現(xiàn)對動態(tài)時空數(shù)據(jù)的實時感知和分析。實驗結(jié)果與分析04實驗結(jié)果與分析對不同類型的動態(tài)時空數(shù)據(jù)具有良好的適應(yīng)性；1.與傳統(tǒng)方法相比在動態(tài)時空感知任務(wù)上取得了更好的性能；

結(jié)論05結(jié)論

本文提出了一種基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)，通過融合時空信息和注意力機(jī)制，實現(xiàn)對動態(tài)時空數(shù)據(jù)的實時感知和智能分析。實驗結(jié)果表明在動態(tài)時空感知任務(wù)中具有較好的性能和適應(yīng)性。未來，我們將進(jìn)一步研究在更多應(yīng)用場景中的性能和優(yōu)化方法。

基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)(3)簡述要點01簡述要點

在當(dāng)今世界，隨著大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，各類實時數(shù)據(jù)的獲取速度和數(shù)量都達(dá)到了前所未有的規(guī)模。然而，如何有效地處理這些海量數(shù)據(jù)并從中提取有價值的信息，尤其是考慮到數(shù)據(jù)中的空間和時間特性，成為了當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界面臨的一大挑戰(zhàn)。在眾多的解決方案中，基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)作為一種創(chuàng)新的方法，為這一問題提供了可能的答案。背景與動機(jī)02背景與動機(jī)

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法往往難以適應(yīng)時空數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，特別是在需要同時處理時間和空間特征時。例如，在交通流量預(yù)測、天氣預(yù)報、環(huán)境監(jiān)測等應(yīng)用場景中，不僅需要考慮當(dāng)前的數(shù)據(jù)點，還需要考慮其周圍的時空關(guān)系。傳統(tǒng)的模型通常忽略了這種依賴關(guān)系，導(dǎo)致了預(yù)測結(jié)果的不準(zhǔn)確或效率低下。因此，開發(fā)一種能夠有效捕捉時空依賴關(guān)系并提供高精度預(yù)測能力的模型顯得尤為重要。注意力機(jī)制概述03注意力機(jī)制概述

注意力機(jī)制是一種能夠自動調(diào)整輸入權(quán)重的技術(shù)，它允許模型在處理數(shù)據(jù)時更加關(guān)注那些對最終輸出有重要影響的部分。在中，通過引入注意力機(jī)制，可以增強(qiáng)模型對重要時空信息的敏感度，從而提高預(yù)測性能。具體來說，每個時刻的數(shù)據(jù)點會被賦予不同的權(quán)重，使得模型能夠更靈活地選擇哪些信息是最重要的。動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)04動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

的核心在于結(jié)合了注意力機(jī)制與動態(tài)建模技術(shù)，首先，通過自編碼器將原始數(shù)據(jù)壓縮成固定長度的向量表示，以便于后續(xù)處理。然后，在此基礎(chǔ)上應(yīng)用注意力機(jī)制來確定哪些時間點對于預(yù)測當(dāng)前時刻的狀態(tài)最為關(guān)鍵。接著，利用動態(tài)時空建模技術(shù)捕捉不同時間點之間的依賴關(guān)系，并根據(jù)注意力機(jī)制的反饋調(diào)整模型參數(shù)。最后，通過反向傳播算法優(yōu)化整個網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)對目標(biāo)變量的準(zhǔn)確預(yù)測。實驗與結(jié)果05實驗與結(jié)果

為了驗證的有效性和魯棒性，我們進(jìn)行了多項實驗。實驗結(jié)果表明，在多個數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)均優(yōu)于現(xiàn)有方法，特別是在處理具有復(fù)雜時空依賴關(guān)系的任務(wù)時能夠顯著提高預(yù)測精度。此外，該模型還展示了良好的泛化能力和適應(yīng)性，適用于不同類型的時空數(shù)據(jù)。討論與未來工作06討論與未來工作

盡管在實驗中取得了積極成果，但仍然存在一些局限性。例如，在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型可能會遇到計算資源限制的問題。未來的研究可以探索如何進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，以提升其在實際應(yīng)用中的效率和效果。同時，還可以考慮與其他領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)相結(jié)合，如深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等，以期獲得更好的綜合性能。結(jié)論07結(jié)論

總之，基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)為解決時空數(shù)據(jù)處理難題提供了新思路。通過融合注意力機(jī)制和動態(tài)建模技術(shù)能夠在保證預(yù)測精度的同時，展現(xiàn)出優(yōu)秀的靈活性和可擴(kuò)展性。未來的工作將繼續(xù)致力于克服現(xiàn)有模型存在的不足，并將其應(yīng)用于更多實際場景中，推動人工智能技術(shù)在復(fù)雜時空數(shù)據(jù)處理方面的進(jìn)步與發(fā)展。

基于注意力機(jī)制的動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)(4)背景介紹01背景介紹

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法往往依賴于固定的數(shù)據(jù)處理模式，對于非平穩(wěn)、動態(tài)變化的數(shù)據(jù)難以有效處理。而深度學(xué)習(xí)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），已經(jīng)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了顯著的效果。然而，當(dāng)面對時空數(shù)據(jù)時，它們?nèi)匀淮嬖谝恍┨魬?zhàn)，例如難以捕捉動態(tài)時空特征以及無法有效利用歷史信息等。為了應(yīng)對這些問題，人們開始探索將注意力機(jī)制引入到時空感知網(wǎng)絡(luò)中，通過自適應(yīng)地關(guān)注關(guān)鍵區(qū)域或時刻來提升模型的性能。注意力機(jī)制的原理02注意力機(jī)制的原理

注意力機(jī)制是一種能夠動態(tài)調(diào)整輸入數(shù)據(jù)權(quán)重的方法，在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，每個輸入數(shù)據(jù)在整個過程中都具有相同的權(quán)重。而在注意力機(jī)制下，模型可以根據(jù)當(dāng)前任務(wù)的需求，動態(tài)地調(diào)整各個輸入數(shù)據(jù)的重要性。這種機(jī)制使得模型能夠更加靈活地處理不同類型的輸入，并提高模型對重要信息的敏感度。動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建03動態(tài)時空感知網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

1.基于注意力機(jī)制的時空感