首先,我们要清楚的认识到,LSTM最上面有一层细胞层Ct,是信息的载体,用于记录数据的变化: 遗忘门 遗忘门是LSTM模型的第一步,它接收于上一个神经元传入的信息ht-1和新传入的信息Xt,通过sigmoid函数对所有信息进行处理,得到ft传入细胞状态Ct,ft位于0-1,越接近0 -> 遗忘,越接近1 -> 记得 输入门 输入门是LSTM的...
SINGLE_ATTENTION_VECTOR=Falseimportos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'os.environ["TF_KERAS"]='1'# 注意力机制defattention_3d_block(inputs):input_dim=int(inputs.shape[2])a=inputs a=Dense(input_dim,activation='softmax')(a)# 根据给定的模式(dim)置换输入的维度 例如(2,1)即置换输入...