而Keras注意力机制则采用了更模块化的方法,它在更细的层级上实现注意力机制(即给定解码器RNN/LSTM/GRU的每个解码器步骤)。 使用Attention注意力层 可以将Attention Layer用作任何层,例如,定义一个注意力层: attn_layer = AttentionLayer(name='attention_layer')([encoder_out,decoder_out]) 这里提供了一个简单神...
Attention layer:点积注意力层。输入是形状的张量,张量 形状和形状的张量。 AdditiveAttention layer:加性注意力层。输入是形状的张量,张量 形状和形状的张量。 Reshaping layers Reshape layer:将输入调整为给定形状的图层。 Flatten layer:平展输入。不影响批大小。 RepeatVector layer:重复输入 n 次。 Permute layer...
Dropout layer:Dropout 层在训练时以每一步的频率随机将输入单位设置为 0,这有助于防止过度拟合。 SpatialDropout1D layer:Dropout 的空间一维版本。 SpatialDropout2D layer:Dropout 的空间二维版本。 SpatialDropout3D layer:Dropout 的空间三维版本。 GaussianDropout layer:应用乘法 1 中心高斯噪声。由于它是一个正则...
philipperemy/keras-attention-mechanismgithub.com/philipperemy/keras-attention-mechanism 假设我们使用历史的3个时间步来预测未来的1个时间步,则attention是这么计算的: 每一个时间步的hidden state和最后一个时间步的hidden state进行attention的计算,最终是ht-1~ht+1的3个时间步的hidden state和a1~a3进行加权求...
class Self_Attention(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(Self_Attention, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 #inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len) self.kernel = se...
解码是模型在做预测的过程中将LSTM输出的预测序列通过分类器转换为标签序列的过程,解码过程中的分类方式为最优路径编码,输出计算概率最大的一条路径作为最终的预测序列,即在每个时间点输出概率最大的字符 2:Attention模型注意力机制解码方式 注意力机制被广泛用于序列处理Seq2Seq任务中,注意力模型借鉴了人类视觉的选择性...
这里,我们希望attention层能够输出attention的score,而不只是计算weighted sum。 在使用时 score = Attention()(x) weighted_sum = MyMerge()([score, x]) classAttention(Layer):def__init__(self, **kwargs):super(Attention, self).__init__(**kwargs)defbuild(self, input_shape):assertlen(input_sha...
本次我们要进行的是 使用 注意力机制 + LSTM 进行时间序列预测,项目地址为Keras Attention Mechanism 对于时间步的注意力机制 首先我们把它git clone 到本地,然后配置好所需环境 笔者的 tensorflow版本为1.6.0 Keras 版本为 2.0.2 打开文件夹,我们主要需要的是attention_lstm.py 以及 attention_utils.py 脚本 ...
keras实现Attention机制 attention层的定义:(思路参考https://github.com/philipperemy/keras-attention-mechanism) # Attention GRU networkclassAttLayer(Layer):def__init__(self,**kwargs):self.init=initializations.get('normal')#self.input_spec = [InputSpec(ndim=3)]super(AttLayer,self).__init__(**...
_input = Input(shape=[max_length], dtype='int32') # get the embedding layer embedded = Embedding( input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_size, input_length=max_length, trainable=False, mask_zero=False )(_input) activations = LSTM(units, return_sequences=True)(embedded) # compute im...