基于改進(jìn)注意力機(jī)制與VGG?BiLSTM的暴力行為檢測(cè)

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摘  要： 為解決單一深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VGG特征提取的局限性，以及單一循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN在記憶歷史信息方面的困難，提出改進(jìn)注意力機(jī)制與深度時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型VBA?net的暴力行為檢測(cè)方法。首先，通過(guò)VGG的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取關(guān)鍵局部特征；其次，運(yùn)用改進(jìn)后的注意力機(jī)制捕捉和優(yōu)化最顯著的特征；最后，利用雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)處理過(guò)去和未來(lái)的時(shí)序數(shù)據(jù)。（剩余12937字）