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针对向卷积神经网络（CNN）中嵌入注意力机制模块以提高模型应用精度导致参数和计算量增加的问题,提出基于挤压激励的轻量化高度维度挤压激励（HD-SE）模块和宽度维度挤压激励（WD-SE）模块。为了充分利用特征图中潜在的信息,HD-SE对卷积层输出的特征图在高度维度上进行挤压激励操作,获得高度维度上的权重信息;而WD-SE在宽度维度上进行挤压激励操作,以得到特征图宽度维度上的权重信息;然后,将得到的权重信息分别应用于对应维度的特征图张量,以提高模型的应用精度。将HD-SE与WD-SE分别嵌入VGG16、ResNet56、MobileNetV1和MobileNetV2模型中,在CIFAR10和CIFAR100数据集上进行的实验结果表明,与挤压激励（SE）模块、协调注意力（CA）模块、卷积块注意力模块（CBAM）和高效通道注意力（ECA）模块等先进的注意力机制模块相比,HD-SE与WD-SE在向网络模型中增加的参数和计算量更少的同时得到的精度相似或者更高。 相似文献
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本文在合作–竞争网络下针对一类由二阶连续时间个体和离散时间个体构成的混杂多智能体系统, 研究了系统中存在恶意个体情况下的安全二分一致性问题. 首先, 在假设智能体的恶意邻居数量上限已知的情况下, 基于删除邻居信息中极端值的思想, 设计了一种安全二分一致性容错算法. 其次, 基于鲁棒图性质进行系统转换, 运用图论、矩阵论等分析工具得到了系统实现安全二分一致性的图条件. 最后, 通过仿真实例验证了所得结果的有效性.关键词: 混杂多智能体系统; 恶意个体; 安全二分一致性; 容错算法 相似文献
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