Keras-Attention:这个仓库主要包含了LSTM、卷积神经网络中，注意力机制的实现-源码
Attention：注意力机制在Keras当中的实现
目录
所需环境
tensorflow-gpu==1.13.1
keras==2.1.5
LSTM中的注意力机制
在本库中，我将注意力机制施加在LSTM的Step上，目的是注意输入进来的样本，每一个Step的重要程度。我们使用的样本数据如下：
X = [[-21.03816538 1.4249185 ]
[ 3.76040424 -12.83660875]
[ 1. 1. ]
[-10.17242648 5.37333323]
[ 2.97058584 -9.31965078]
[ 3.69295417 8.47650258]
[ -6.91492102 11.00583167]
[ -0.03511656 -
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[{"title":"（ 3 个子文件 5KB ） Keras-Attention:这个仓库主要包含了LSTM、卷积神经网络中，注意力机制的实现-源码","children":[{"title":"Keras-Attention-master","children":[{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.85KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Attention_in_LSTM.py <span style='color:#111;'> 5.48KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Attention_in_conv.py <span style='color:#111;'> 4.82KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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