keras-attention-mechanism-master:keras注意力机制-源码

上传者: 42133969 | 上传时间: 2021-09-20 12:23:20 | 文件大小: 1.14MB | 文件类型: ZIP
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(

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