lstm attention用keras如何实现
时间: 2023-06-04 17:02:46 浏览: 76
以下是使用Keras实现LSTM Attention的示例代码:
首先,我们导入所需的库:
```python
from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense, Dot, Activation
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam
```
然后,我们定义我们的模型:
```python
# 定义参数
max_sequence_length = 100
embedding_dim = 100
lstm_units = 128
attention_dim = 50
output_dim = 1
# 定义输入
input_sequences = Input(shape=(max_sequence_length,), dtype='int32')
# 定义嵌入层,用于将输入的整数序列转换为密集向量
x = Embedding(input_dim=vocab_size + 1,
output_dim=embedding_dim,
input_length=max_sequence_length,
mask_zero=True,
name='Embedding')(input_sequences)
# 定义LSTM层,用于处理输入序列
lstm = LSTM(units=lstm_units,
return_sequences=True,
name='LSTM')(x)
# 定义注意力机制,用于给LSTM层的输出分配权重
attention = Dense(units=attention_dim, activation='tanh', name='Attention')(lstm)
attention = Dot(axes=(2, 1), name='Dot')([attention, lstm])
attention = Activation('softmax', name='Softmax')(attention)
# 加权求和,使用注意力权重加权LSTM输出
context = Dot(axes=(2, 1), name='Context')([attention, lstm])
# 最终输出,使用sigmoid激活函数进行二元分类
output = Dense(units=output_dim, activation='sigmoid', name='Output')(context)
# 定义模型
model = Model(inputs=input_sequences, outputs=output)
# 编译模型并训练
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001),
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
```
此代码定义了一个具有嵌入层、LSTM层、注意力层和输出层的模型。在嵌入层中,我们将输入序列转换为密集向量。在LSTM层中,我们处理输入序列。在注意力层中,我们分配注意力权重。在输出层中,我们使用sigmoid激活函数进行二元分类。最后,我们使用Adam优化器编译模型,并使用二元交叉熵损失和准确率作为评估指标进行训练。
注意:以上代码是一种常见的LSTM Attention实现方法,但也可以有其他实现方式。