在人类中，注意力是所有感知和认知操作的核心属性。考虑到我们处理竞争性信息来源的能力有限，注意力机制选择、调整和关注与行为最相关的信息。

提供详细的注意力模型的python程序，并提供具体实例验证

情绪分析 总览 情感分析是一种自然语言处理（NLP）任务，其目的是评估文本块的极性/情感。 根据定义，广泛用于客户关系管理（CRM）的环境中，用于自动评估评论和调查回复以及社交媒体。 情绪分析中常见的子任务是： 消息极性分类：给定一条消息，对消息的整体上下文极性进行分类是正面，负面还是中性。 基于主题或基于实体的消息极性分类：给定消息和主题或实体，将消息按该主题或实体分类。 SemEval（国际语义评估研讨会）是一个流行的，专门负责情感分析任务的研讨会。 有关此类任务（任务4）的最新年度（2017年）概述，请访问： : 。 该项目当前仅针对“消息极性分类”子任务。 该存储库包含：

总结文档

基于人眼视觉系统的双目立体视频注意力模型研究

基于视觉注意力模型的大规模高分辨率遥感影像的矿区识别

基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析 CNN Attention

本项目实现了视觉注意力区域的提取和检测，里面包含了详细的代码注释，算法解释，对实现很有帮助