做一个双时序输入,对timestep和维做attention,结果combine输出, keras例子
时间: 2023-12-03 07:41:56 浏览: 86
Keras-多输入多输出实例(多任务)
以下是一个使用Keras实现双时序输入的注意力机制的例子:
```python
from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Concatenate, Dot, Activation
from keras.models import Model
# 定义输入
input1 = Input(shape=(timestep1, dim))
input2 = Input(shape=(timestep2, dim))
# 构建LSTM层
lstm1 = LSTM(units1, return_sequences=True)(input1)
lstm2 = LSTM(units2, return_sequences=True)(input2)
# 计算注意力权重
attention = Dot(axes=[2, 2])([lstm1, lstm2])
attention = Activation('softmax')(attention)
# 将注意力权重应用于第二个LSTM输出
weighted_sum = Dot(axes=[2, 1])([attention, lstm2])
# 将结果与第一个LSTM输出连接
concatenated = Concatenate(axis=-1)([weighted_sum, lstm1])
# 全连接层输出
output = Dense(units3, activation='sigmoid')(concatenated)
# 创建模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
```
在这个例子中,我们有两个输入(input1和input2),它们都是时序数据。我们使用两个LSTM层来处理这些输入,然后计算它们之间的注意力权重。最后,我们将注意力权重应用于第二个LSTM输出,并将结果与第一个LSTM输出连接在一起,然后通过一个全连接层输出最终结果。
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