BiGRU如何利用keras加入注意力机制

以下是利用Keras实现BiGRU+Attention的代码示例：

from keras.layers import Input, Dense, Embedding, Bidirectional, GRU, Concatenate, Dot, Softmax, Reshape
from keras.models import Model

# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(max_len,), dtype='int32')

# 定义嵌入层
embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_len)(input_layer)

# 定义双向GRU层
bigru_layer = Bidirectional(GRU(units=hidden_size, return_sequences=True))(embedding_layer)

# 定义注意力机制
attention_layer = Dense(units=1, activation='tanh')(bigru_layer)
attention_layer = Reshape(target_shape=(max_len,))(attention_layer)
attention_layer = Softmax()(attention_layer)
attention_layer = Reshape(target_shape=(max_len, 1))(attention_layer)
context_layer = Dot(axes=1)([bigru_layer, attention_layer])
context_layer = Reshape(target_shape=(2*hidden_size,))(context_layer)

# 定义输出层
output_layer = Dense(units=num_classes, activation='softmax')(context_layer)

# 定义模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

在上述代码中，我们首先定义了输入层，然后通过嵌入层将输入的整数序列转换为密集向量。接下来，我们使用双向GRU层对嵌入向量进行编码。然后，我们定义了一个全连接层来计算注意力权重，使用Softmax函数对权重进行归一化，最后使用Dot层将注意力权重应用于编码后的向量。最后，我们将上下文向量传递到输出层以进行分类。