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（
2021-09-20 12:23:20
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2021-09-19 21:01:57
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2021-09-18 01:04:33
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