通道注意力机制MATLAB代码

通道注意力机制（Channel Attention Mechanism），常用于卷积神经网络（CNNs）中，以增强特征图之间的交互。它通过学习每个通道的重要性来调整信息流。以下是使用MATLAB实现简单通道注意力的一个简化示例：

% 加载必要的库
if ~exist('tensorflow', 'dir')
    error('Please install TensorFlow for MATLAB first.');
end
addpath('toolbox/shared');
addpath('toolbox/layers');

% 定义通道注意力层
function layer = ChannelAttentionLayer(numChannels)
    layer = layers.Layer;
    layer.type = 'channel_attention';
    layer.numChannels = numChannels;
    layer.weights = { ...
        weights('learnable', [numChannels 1 1], 'Name', 'attention_weights') };
    layer.biases = { biases('learnable', numChannels, 'Name', 'attention_biases') };
end

% 使用示例
inputSize = [batchSize, numChannels, height, width]; % 根据实际输入调整
inputTensor = rand(inputSize); % 假设这是输入张量
channelAttentionLayer = ChannelAttentionLayer(numChannels);
outputTensor = forward(channelAttentionLayer, inputTensor);

% 训练过程中会自动更新attention_weights和attention_biases

这个例子中，`forward`函数会对输入的每个通道应用自适应加权和归一化的过程。注意这只是一个基础版本，实际应用可能需要更复杂的计算过程，如softmax和Sigmoid非线性等。