temporal attention 代码
时间: 2023-12-01 22:05:10 浏览: 41
以下是使用 PyTorch 实现的 Temporal Attention 代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class TemporalAttention(nn.Module):
def __init__(self, input_size):
super(TemporalAttention, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(input_size, input_size)
self.tanh = nn.Tanh()
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
def forward(self, inputs):
# inputs shape: (batch_size, seq_len, input_size)
x = self.fc(inputs)
x = self.tanh(x)
x = torch.sum(x, dim=2)
x = self.softmax(x)
x = x.unsqueeze(2)
# output shape: (batch_size, input_size, 1)
output = torch.bmm(inputs.permute(0, 2, 1), x).squeeze(2)
return output
```
这个模块接受一个输入数据 `inputs`,形状为 `(batch_size, seq_len, input_size)`。在这里,`seq_len` 表示时间序列的长度,`input_size` 表示每个时间步的特征维度。
在 `__init__` 函数中,我们定义了一个全连接层和一个 Tanh 激活函数。在 `forward` 函数中,我们首先通过全连接层和 Tanh 激活函数对输入数据进行变换和非线性处理,然后对输出进行求和得到一个分布向量 `x`,接着对 `x` 进行 softmax 归一化得到权重向量,最后使用权重向量对原始的输入数据进行加权求和得到输出。
最后,输出的形状为 `(batch_size, input_size)`,即将时间维度压缩掉了。
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