先看第一个Permute层,由前面数据集的前三个输出我们知道,输入网络的数据的shape是(time_steps, input_dim),即(20,2),这是方便输入到LSTM层里的输入格式。无论注意力层放在LSTM的前面还是后面,最终输入到注意力层的数据shape仍为(time_steps, input_dim)(20,2),对于注意力结构里的Dense层而言,(inpu...
严格意义来说LSTM/BLSTM加入注意力机制,在RNN中,我们可以联系上下文,但是却是机械的接受一段时间内所有的前端输出,这里存在两个问题一、RNN只能做到短时记忆,很不利于联系上下文。二、没有“选择性”。当过渡到LSTM,由于遗忘门的出现,就出现了选择性,可以说LSTM不仅实现了联系上下文。而且实现了选择性记忆,就是注意...
01 基础模型:CNN-LSTM 02 注意力机制一:ECA(Efficient Channel Attention) 03 注意力机制二:SE(Squeeze-and-Excitation) 04 注意力机制三:CBAM(Convolutional Block Attention) 05 注意力机制四:HW(Height and Width Attention) 06 实验展示 07 代码获取 小伙伴们好,今天小当家带来如何添加四种注意力机制到CNN-LST...