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我用的注意力机制成功地完成了实验，现在我和可视化混淆了。我也不太明白热图。如果你们能向我解释这些，那就意味着很多：
提前感谢！
浏览 4修改于2017-07-10得票数 0
在阅读注意力机制时，我对注意力这个术语感到困惑。我们的注意力是否和通常的定义中描述的一样？
浏览 22提问于2019-03-03得票数 1
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当我为下面的图像二值分类编写CNN模型时，我试图在这个模型中添加一个注意层。我从tf.keras.layers.Attention：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/层/注意上读到model = keras.Sequential()
model.add(Conv2D(filters = 64, kernel_size = (3, 3), activation = 'relu', padding='same', input_shape =
浏览 0修改于2022-06-04得票数 1
具有注意力机制的递归神经网络(RNN)通常用于机器翻译和自然语言处理。在Python中，具有注意力机制的RNN的实现在机器翻译中非常丰富(例如，https://talbaumel.github.io/blog/attention/，但是我想要做的是在时态数据文件(不是任何基于文本/句子的数据)上使用带注意力机制的https://talbaumel.github.io/blog/attent
浏览 28提问于2019-01-17得票数 1
', **kwargs)(encoded) 我还浏览了这个漂亮的lib： https://github.com/CyberZHG/keras-self-attention 他们已经实现了各种类型的注意机制我如何才能在我的模型中添加这些注意力？我试着用非常简单的注意力： encoded = Dense(256, activation='relu',
name='encoded1', **kwargs)(noisy_data)我可以在这个模
浏览 36修改于2019-04-10得票数 0
最近，我了解了解码器-编码器网络和注意机制，并发现许多论文和博客在RNN网络上实现了注意机制。没有时间序列的前馈神经网络可以使用注意机制吗？如果可以，请提前给我一些suggestions.Thank！
浏览 33提问于2019-09-29得票数 0
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'adam', metrics=['accuracy'])它运行得相当好，但我打算通过应用注意力机制来改进它
浏览 0提问于2020-05-17得票数 1
dimensionality = 4
encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens)) go_backwards=True), merge_mod
浏览 15修改于2020-11-18得票数 1
在输入传递到变压器模型之前，位置编码被添加到输入中，因为否则注意机制将是顺序不变的。然而，编码器和解码器都是分层的，每一层都需要注意。那么，如果顺序对于注意力机制很重要，那么位置编码不应该添加到每个多头注意力块的输入中，而不是只在模型的输入端添加一次吗？
浏览 3提问于2021-01-02得票数 1
我将为LSTM神经网络实现注意力机制。我使用了这一层()，但它增加了错误！也许这是因为我的数据集，但类似的研究已经在注意力层获得了更高的准确性。你能给我介绍一下在Keras中实现注意力的另一种简单易用的方法吗？
浏览 3修改于2020-11-24得票数 2
我不知道为什么输出投影会影响注意力向量的大小。在我看来，注意力机制是基于单元格输出计算的，在被注意力使用之前，没有对单元格输出进行投影操作。那么，输出投影如何影响注意力向量的大小呢？
非常感谢，并恳求一些解释...
浏览 0提问于2017-03-18得票数 0
我想创建一个使用注意力机制的基于RNN的多层动态解码器。为此，我首先创建了一个注意力机制： normalize=True)
然后我使用AttentionWrapper来包装一个带有注意力机制的向MultiRNNCell动态解码器添加注意力
浏览 16修改于2017-07-06得票数 2
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这是一个很好的例子，但是在这个例子中使用了哪种注意力机制呢？Readme文件中没有信息。有没有人能告诉我，这篇论文描述了这里所使用的注意力？
注意部分链接：
浏览 13修改于2020-02-04得票数 0
model.add(PReLU())model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))任何帮助都将不胜感激，尤其是代码修改。谢谢:)
浏览 2修改于2018-11-05得票数 12
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