Littérature scientifique sur le sujet « Mechanism of attention »
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Articles de revues sur le sujet "Mechanism of attention"
Zang, Yubin, Zhenming Yu, Kun Xu, Minghua Chen, Sigang Yang et Hongwei Chen. « Fiber communication receiver models based on the multi-head attention mechanism ». Chinese Optics Letters 21, no 3 (2023) : 030602. http://dx.doi.org/10.3788/col202321.030602.
Texte intégralYoo, Sungwook, Hanjun Goo et Kyuseok Shim. « Improving Review-based Attention Mechanism ». KIISE Transactions on Computing Practices 27, no 10 (31 octobre 2021) : 486–91. http://dx.doi.org/10.5626/ktcp.2021.27.10.486.
Texte intégralJia, Yuening. « Attention Mechanism in Machine Translation ». Journal of Physics : Conference Series 1314 (octobre 2019) : 012186. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1314/1/012186.
Texte intégralSieb, R. A. « A brain mechanism for attention ». Medical Hypotheses 33, no 3 (novembre 1990) : 145–53. http://dx.doi.org/10.1016/0306-9877(90)90164-a.
Texte intégralPark, Da-Sol, et Jeong-Won Cha. « Image Caption Generation using Object Attention Mechanism ». Journal of KIISE 46, no 4 (30 avril 2019) : 369–75. http://dx.doi.org/10.5626/jok.2019.46.4.369.
Texte intégralSpironelli, Chiara, Mariaelena Tagliabue et Carlo Umiltà. « Response Selection and Attention Orienting ». Experimental Psychology 56, no 4 (janvier 2009) : 274–82. http://dx.doi.org/10.1027/1618-3169.56.4.274.
Texte intégralSonglin Yin, Songlin Yin, et Fei Tan Songlin Yin. « YOLOv4-A : Research on Traffic Sign Detection Based on Hybrid Attention Mechanism ». 電腦學刊 33, no 6 (décembre 2022) : 181–92. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022123306015.
Texte intégralMao, Guojun, Guanyi Liao, Hengliang Zhu et Bo Sun. « Multibranch Attention Mechanism Based on Channel and Spatial Attention Fusion ». Mathematics 10, no 21 (6 novembre 2022) : 4150. http://dx.doi.org/10.3390/math10214150.
Texte intégralV, Ms Malge Shraddha. « Generating Image Descriptions using Attention Mechanism ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 3 (31 mars 2021) : 1047–56. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.33397.
Texte intégralYakura, Hiromu, Shinnosuke Shinozaki, Reon Nishimura, Yoshihiro Oyama et Jun Sakuma. « Neural malware analysis with attention mechanism ». Computers & ; Security 87 (novembre 2019) : 101592. http://dx.doi.org/10.1016/j.cose.2019.101592.
Texte intégralThèses sur le sujet "Mechanism of attention"
Fitzgerald, Marilyn. « Are attention bias and interpretation bias reflections of a single common mechanism or multiple independent mechanisms ? » University of Western Australia. School of Psychology, 2008. http://theses.library.uwa.edu.au/adt-WU2009.0052.
Texte intégralYan, Shiyang. « Visual attention mechanism in deep learning and its applications ». Thesis, University of Liverpool, 2018. http://livrepository.liverpool.ac.uk/3028892/.
Texte intégralParker, Amanda Louise. « A cross-modal investigation into the relationships between bistable perception and a global temporal mechanism ». Thesis, The University of Sydney, 2013. http://hdl.handle.net/2123/9545.
Texte intégralRaykos, Bronwyn C. « Attentional and interpretive biases : independent dimensions of individual difference or expressions of a common selective processing mechanism ? » University of Western Australia. School of Psychology, 2007. http://theses.library.uwa.edu.au/adt-WU2007.0018.
Texte intégralWang, Jing. « Hyperspectral Image Classification Based on Deep Learning and Module Inspired by Human Attention Mechanism ». Thesis, Griffith University, 2020. http://hdl.handle.net/10072/397634.
Texte intégralThesis (PhD Doctorate)
Doctor of Philosophy (PhD)
School of Info & Comm Tech
Science, Environment, Engineering and Technology
Full Text
DAL, MOLIN Anna. « Interaction between mechanism of attention selection in space and time : Behavioural and electrophysiological evidence ». Doctoral thesis, Università degli Studi di Verona, 2009. http://hdl.handle.net/11562/337444.
Texte intégralThe study of mechanisms involved in spatial attention is one of the most investigated field inmodern neuroscience, but in the last years a growing interest has been devoted to unveil themechanisms concerning also the temporal aspects of attention. In this thesis three experiment arereported that tried to cast more light on the temporal aspects of attention and on the relationshipbetween spatial and temporal attentional mechanisms.In the first experiment the relationship between spatial and temporal deficit in selective visualattention has been investigated in a group of neglect patients using a temporal order judgement task(TOJ). The main finding is a stronger impairment in temporal selection for spatial position in whichthe attention selection is more impaired, suggesting an interaction between the two aspects in themodulation of the deficit.The second and the third experiment investigated temporal expectations generated by a regularrhythm. In particular, the impact of exogenous and endogenous temporal expectation has beencompared in a discrimination task, revealing the pervasive effect of regularity of movement andspeed in orienting attention in time. Moreover, it has been confirmed the combined effect of spatialand temporal expectations in modulation of electrophysiological response.These results suggest the existence of an interaction between spatial and temporal mechanisms ofattention.
Isunza, Navarro Abgeiba Yaroslava. « Evaluation of Attention Mechanisms for Just-In-Time Software Defect Prediction ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-288724.
Texte intégralJust-In-Time Defect Prediction (JIT-DP) fokuserar på att förutspå fel i mjukvara vid ändringar i koden, med målet att hjälpa utvecklare att identifiera defekter medan utvecklingsprocessen fortfarande är pågående, och att förbättra kvaliteten hos applikationsprogramvara. Detta arbete studerar djupinlärningstekniker genom att tillämpa attentionmekanismer som har varit framgångsrika inom, bland annat, språkteknologi (NLP). Vi introducerar två nätverk vid namn Convolutional Neural Network with Bidirectional Attention (BACNN), och Bidirectional Attention Code Network (BACoN), som använder en tvåriktad attentionmekanism mellan koden och meddelandet om en mjukvaruändring. Dessutom undersöker vi BERT [17] och RoBERTa [57], attentionarkitekturer för JIT-DP. Mer specifikt studerar vi hur effektivt dessa attentionbaserade modeller kan förutspå defekta ändringar, och jämför dem med de bästa tillgängliga arkitekturerna DeePJIT [37] och TLEL [101]. Våra experiment utvärderar modellerna genom att använda mjukvaruändringar från det öppna källkodsprojektet OpenStack. Våra resultat visar att attentionbaserade nätverk överträffar referensmodellen sett till träffsäkerheten i de olika scenarierna. De attentionbaserade modellerna, framför allt BERT och RoBERTa, demonstrerade lovade resultat när det kommer till att identifiera defekta mjukvaruändringar och visade sig vara effektiva på att förutspå defekter i ändringar av nya mjukvaruversioner.
PUTELLI, LUCA. « Attention Mechanism e Interpretabilità del Deep Learning per il Natural Language Processing in Ambito Biomedico ». Doctoral thesis, Università degli studi di Brescia, 2021. http://hdl.handle.net/11379/548259.
Texte intégralRaykos, Bronwyn C. « Attentional and interpretive biases : independent dimensions of individual difference or expressions of a common selective processing mechanism ? / ». Connect to this title, 2006. http://theses.library.uwa.edu.au/adt-WU2007.0018.
Texte intégralMa, Tengfei. « A Graph Attention plus Reinforcement Learning Method for Antenna Tilt Optimization ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-300111.
Texte intégralOptimering av fjärrlutning är en effektiv metod för att nå optimala nyckeltal genom fjärrstyrning av den vertikala lutningen av en antenn i en basstation. Att förbättra nyckeltalen innebär att förbättra sammarbetseffekten mellan antenner eftersom nyckeltalen är mått på kvalitén av sammarbetet mellan den antenn som optimeras och dess angränsande antenner. Förstärkande Inlärning (FI) är en lämplig metod för att lära sig en optimal strategi för reglering av antennlutningen eftersom agenten inom FI kan generera den optimala epsilongiriga optimeringsstrategin genom att observera miljön och lära sig från par av tillstånd och aktioner. Nuvarande modeller genererar dock endast lutningsstrategier genom att tolka egenskaperna hos den antenn som ska optimeras, vilket inte är tillräckligt för att karatärisera mobilnätverket bestående av antennen som ska optimeras samt dess angränsande antenner. Därav är inkluderingen av de angränsande antennernas egenskaper i modellen viktig för att förbättra optimeringsstrategin. Detta arbete introducerar Graf- Uppmärksammat Nätverk för att modellera de angränsande antennernas påverkan på den antenn som ska optimeras genom uppmärksamhetsmekanismen. Metoden genererar en lågdimensionell vektor med större förmåga att representera den optimerade antennens tillstånd i FI modellen genom att hantera data i struktur av en graf. Den nya modellen, Graf- Uppmärksammat Q- Nätverk (GUQ), är en modell baserad på DQN med mål att nå bättre prestanda än en standard DQN- modell, utvärderat efter samma mätvärde –– förbättring av nyckeltalen. Eftersom GUQ har en större upfattning av miljön så överträffar metoden DQN- modellen genom en fjorton procent bättre prestandaökning. Dessutom, så överträffar GUQ även DQN i form av snabbare konvergens.
Livres sur le sujet "Mechanism of attention"
Glazkova, Mariya. Court practice in the mechanism of legal monitoring. ru : INFRA-M Academic Publishing LLC., 2020. http://dx.doi.org/10.12737/25284.
Texte intégralCantoni, Virginio, Maria Marinaro et Alfredo Petrosino, dir. Visual Attention Mechanisms. Boston, MA : Springer US, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-0111-4.
Texte intégralV, Cantoni, Marinaro M et Petrosino Alfredo, dir. Visual attention mechanisms. New York : Kluwer Academic/Plenum Publishers, 2002.
Trouver le texte intégralCantoni, V. Visual Attention Mechanisms. Boston, MA : Springer US, 2002.
Trouver le texte intégralSamovich, Yuliya, et Ramil Sharifullin. International protection of human rights : universal mechanisms. ru : Publishing Center RIOR, 2021. http://dx.doi.org/10.29039/02042-5.
Texte intégralSabine, Maasen, dir. Mechanisms of visual attention : A cognitive neuroscience perspective. East Sussex, UK : Psychology Press, 1998.
Trouver le texte intégralBalynin, Igor', Natal'ya Vlasova, Aleksey Gubernatorov, Lyudmila Koreckaya, Dmitriy Kuznecov, Evgeniy Lomov, Tat'yana Nikerova et al. Corporate finance. ru : INFRA-M Academic Publishing LLC., 2019. http://dx.doi.org/10.12737/1013023.
Texte intégralBauer-Amin, Sabine, Leonardo Schiocchet et Maria Six-Hohenbalken, dir. Embodied Violence and Agency in Refugee Regimes. Bielefeld, Germany : transcript Verlag, 2022. http://dx.doi.org/10.14361/9783839458020.
Texte intégralBaruni, Jalal Kenji. Mechanisms of attention in visual cortex and the amygdala. [New York, N.Y.?] : [publisher not identified], 2016.
Trouver le texte intégral1939-, Pfaff Donald W., et Kieffer Brigitte L, dir. Molecular and biophysical mechanisms of arousal, alertness, and attention. Boston, Mass : Published by Blackwell Pub. on behalf of the New York Academy of Sciences, 2008.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Mechanism of attention"
al-Rifaie, Mohammad Majid, et John Mark Bishop. « Swarmic Sketches and Attention Mechanism ». Dans Evolutionary and Biologically Inspired Music, Sound, Art and Design, 85–96. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-36955-1_8.
Texte intégralAhuja, Stuti, Aftaabahmed Sheikh, Shubhadarshini Nadar et Vanitha Shunmugaperumal. « Video Descriptor Using Attention Mechanism ». Dans Communications in Computer and Information Science, 168–78. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-12638-3_15.
Texte intégralDong, Hongbin, Lei Yang et Kunming Han. « Collaborative Filtering Based on Attention Mechanism ». Dans Communications in Computer and Information Science, 3–14. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-32-9298-7_1.
Texte intégralKakanakou, Miguel, Hongwei Xie et Yan Qiang. « Double Attention Mechanism for Sentence Embedding ». Dans Web Information Systems and Applications, 228–39. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-02934-0_21.
Texte intégralNguyen, Bao T., Om Prakash et Anh H. Vo. « Attention Mechanism for Fashion Image Captioning ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 93–104. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-62324-1_9.
Texte intégralWu, Qian, Chunjie Cao, Jianbin Mai et Fangjian Tao. « Robust GAN Based on Attention Mechanism ». Dans Cyberspace Safety and Security, 78–86. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-73671-2_8.
Texte intégralVelpuri, Sai Yashwanth, Sonakshi Karanwal et R. Anita. « Neural Machine Translation Using Attention Mechanism ». Dans Proceedings of International Conference on Recent Trends in Computing, 717–29. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-7118-0_61.
Texte intégralKaman, Sweta. « Attention Mechanism-Based News Sentiment Analyzer ». Dans Innovations in Computer Science and Engineering, 235–40. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-33-4543-0_25.
Texte intégralLoureiro, Cátia, Vítor Filipe et Lio Gonçalves. « Attention Mechanism for Classification of Melanomas ». Dans Communications in Computer and Information Science, 65–77. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-23236-7_5.
Texte intégralAzad, Reza, Maryam Asadi-Aghbolaghi, Mahmood Fathy et Sergio Escalera. « Attention Deeplabv3+ : Multi-level Context Attention Mechanism for Skin Lesion Segmentation ». Dans Computer Vision – ECCV 2020 Workshops, 251–66. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-66415-2_16.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Mechanism of attention"
Zheyuan, Wang, Mao Yingchi, Shuai Zhang, Yong Qian, Zhang Zeyu et Chen Zhihao. « Scale Attention Mechanism ». Dans 2022 IEEE Eighth International Conference on Big Data Computing Service and Applications (BigDataService). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/bigdataservice55688.2022.00031.
Texte intégralShanthamallu, Uday Shankar, Jayaraman J. Thiagarajan et Andreas Spanias. « A Regularized Attention Mechanism for Graph Attention Networks ». Dans ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icassp40776.2020.9054363.
Texte intégralAtiwetsakun, Jednipat, et Santitham Prom-on. « Thai Tokenization with Attention Mechanism ». Dans 2021 2nd International Conference on Big Data Analytics and Practices (IBDAP). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ibdap52511.2021.9552074.
Texte intégralWu, Zhuanghui, Guoheng Huang et Lianglun Cheng. « An Effective Visual Attention Mechanism ». Dans Proceedings of the 2019 International Conference on Computer, Network, Communication and Information Systems (CNCI 2019). Paris, France : Atlantis Press, 2019. http://dx.doi.org/10.2991/cnci-19.2019.47.
Texte intégralLiu, Zhipeng, Wei Fang et Jun Sun. « An effective lightweight attention mechanism ». Dans 2021 20th International Symposium on Distributed Computing and Applications for Business Engineering and Science (DCABES). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/dcabes52998.2021.00042.
Texte intégralLiu, Ying, Wei Wang, Tianlin Zhang et Zhenyu Cui. « AttentionFM : Incorporating Attention Mechanism and Factorization Machine for Credit Scoring ». Dans 2020 International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icdmw51313.2020.00056.
Texte intégralFukui, Hiroshi, Tsubasa Hirakawa, Takayoshi Yamashita et Hironobu Fujiyoshi. « Attention Branch Network : Learning of Attention Mechanism for Visual Explanation ». Dans 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2019.01096.
Texte intégralHuang, Zhongjie, Songlin Sun et Yuhao Liu. « Person Search Based on Attention Mechanism ». Dans 2019 19th International Symposium on Communications and Information Technologies (ISCIT). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iscit.2019.8905176.
Texte intégralKhandelwal, Siddhesh, et Leonid Sigal. « AttentionRNN : A Structured Spatial Attention Mechanism ». Dans 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iccv.2019.00352.
Texte intégralYang, Hua. « Extended Attention Mechanism for TSP Problem ». Dans 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn52387.2021.9533472.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Mechanism of attention"
Olton, David S., Kevin Pang et Howard Egeth. Neural Mechanisms of Attention. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, mai 1993. http://dx.doi.org/10.21236/ada266315.
Texte intégralOlton, David, Howard Egeth et Kevin Pang. Neural Mechanisms of Attention. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, novembre 1989. http://dx.doi.org/10.21236/ada216478.
Texte intégralShulman, Gordon L. Relating Attention to Visual Mechanisms. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, février 1989. http://dx.doi.org/10.21236/ada206452.
Texte intégralWoldorff, M. G. Brain Attention Mechanisms in Perception and Performance. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2003. http://dx.doi.org/10.21236/ada422630.
Texte intégralChapin, John K. Cortical Mechanisms of Attention, Discrimination, and Motor Response to Somaesthetic Stimuli. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, décembre 1991. http://dx.doi.org/10.21236/ada247228.
Texte intégralSynchak, Bohdan. Freedom of choice and freedom of action in the Ukrainian media. Ivan Franko National University of Lviv, février 2022. http://dx.doi.org/10.30970/vjo.2022.51.11400.
Texte intégralShulman, Gordon L., et Michael I. Posner. Relating Sensitivity and Criterion Effects to the Internal Mechanisms of Visual Spatial Attention. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, avril 1988. http://dx.doi.org/10.21236/ada197088.
Texte intégralCooper, Rachel, et Roz Price. Water Security and Climate Change. Institute of Development Studies (IDS), juillet 2021. http://dx.doi.org/10.19088/k4d.2021.116.
Texte intégralNaess, Lars Otto, Jan Selby et Gabrielle Daoust. Climate Resilience and Social Assistance in Fragile and Conflict-Affected Settings. Institute of Development Studies (IDS), février 2022. http://dx.doi.org/10.19088/basic.2022.002.
Texte intégralChefetz, Benny, Baoshan Xing, Leor Eshed-Williams, Tamara Polubesova et Jason Unrine. DOM affected behavior of manufactured nanoparticles in soil-plant system. United States Department of Agriculture, janvier 2016. http://dx.doi.org/10.32747/2016.7604286.bard.
Texte intégral