典型文献
自注意力机制在课堂专注度检测中的应用研究
文献摘要：
为了充分了解课堂中每位学生对于教学内容的专注程度,有必要构建一个学生专注度检测的模型.本文建立了一个专注度分析模型,通过分析监控视频中学生的脸部表情、眼部注意力和头部姿势,量化学生专注度指标.模型采用卷积神经网络技术和Transformer自注意力机制.实践结果表明,学生专注度预测模型的误差损失值接近于0,有较好的预测效果.
文献关键词：
课堂专注度;自注意力机制;Transformer
中图分类号：
作者姓名：
张家骏;李良;艾旭升
作者机构：
苏州工业职业技术学院 江苏 苏州 215000
文献出处：
引用格式：
[1]张家骏;李良;艾旭升-.自注意力机制在课堂专注度检测中的应用研究)[J].福建电脑,2022(08):14-17
A类：
B类：
自注意力机制,课堂专注度,每位,学生专注度,监控视频,中学生,脸部,表情,眼部,姿势,神经网络技术,Transformer,实践结果,损失值
AB值：
0.259265
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