注意力机制tenserflow

注意力机制在神经网络中是一种能够选择输入的某些部分或给不同部分分配不同权重的机制，它可以从大量的信息中筛选出重要的信息。在神经网络中，注意力机制通常是一个额外的神经网络。\[1\]在一些神经网络模型中，如MobileNetV3和EfficientNet，也使用了注意力机制，比如SE注意力机制。\[2\]在使用注意力机制的encoder-decoder模型中，输入x会返回注意力权重c，每个c_i记录了要预测的单词y_i在原信息x中的重要性。\[3\]如果你对注意力机制在TensorFlow中的具体实现感兴趣，可以参考相关的文档和教程。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【深度学习】(8) CNN中的通道注意力机制（SEnet、ECAnet），附Tensorflow完整代码](https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/123572065)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [tensorflow调用并实现注意力机制](https://blog.csdn.net/weixin_67463124/article/details/123856684)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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