Keras注意机制 在Keras中为以下层实现了简单的关注机制： 密集（注意2D块） LSTM，GRU（注意3D块） 示例：注意块 致密层 inputs = Input(shape=(input_dims,)) attention_probs = Dense(input_dims, activation='softmax', name='attention_probs')(inputs) attention_mul = merge([inputs, attention_probs], output_shape=input_dims, name='attention_mul', mode='mul') 让我们考虑这个“ Hello World”示例： 32个值的向量v作为模型的输入（简单前馈神经网络）。 v [1] =目标。 目标是二进制（0或1）。 向量v的所有其他值（

近年来，深度学习的研究越来越深入，在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力（attention）机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点，本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理（NLP）领域的论文，现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结，和大家一起分享。

Attention Mechanism注意力机制介绍，文本识别、语音识别、机器翻译