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告别特征浪费！攻克图像离散采样 + 注意力局限，DIAM 可变形交互注意力模块| 即插即用模块与论文写作【V1代码讲解153】

可变形交互注意力（Deformable Interactive Attention Module，DIAM）： 实际意义：①图像离散性的采样难题：图像离散特性导致采样点难以处理，阻碍空间信息收敛。 ②注意力机制的局限性：传统注意力机制易聚焦优势特征（多），这种偏向会造成其他特征丢失，限制不同特征间的交互增强。 实现方式：①DIAM通过弱化不利于提升的样本点，优化模型对空间特征的捕捉能力。 ②DIA-Module利用不同池化策略生成具有属性差异特征，充分挖掘不同属性特征的潜力，促进神经元和可学习参数在训练中更积极地参与，增强掩码空间特征的表示能力，提升各类特征的综合利用效率。 涨点以后如何写作？：【此部分 请务必看视频 视频更为详细】

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为什么你的大脑能学得这么快，而机器却学得那么慢？

视频内容简介： 为什么大脑学得又快又准，而人工智能却总要反复试错？这背后藏着一个神秘的秘密。虽然AI现在几乎都靠“反向传播”来训练模型，但科学家发现，大脑其实很可能并不是这么学的。因为这个算法对大脑来说，实在太不“生物友好”了。近年来，一种叫“预测编码”的理论逐渐被关注：它认为大脑是在不停地预测未来的感官输入，只有当预测错了，才会调整内部模型。这个机制不但更符合大脑的工作方式，还可能成为下一代AI的灵感来源。 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=l-OLgbdZ3kk&