给这个模型加一层注意力机制model = Sequential() model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(2, 1))) model.a...
时间: 2023-10-09 09:10:09 浏览: 33
可以在LSTM层之后添加一个注意力机制层,代码如下:
```python
from keras.layers import *
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(2, 1), return_sequences=True))
model.add(Attention())
model.add(Dense(1))
class Attention(Layer):
def __init__(self,**kwargs):
super(Attention,self).__init__(**kwargs)
def build(self,input_shape):
self.W=self.add_weight(name="att_weight", shape=(input_shape[-1],1), initializer="normal")
self.b=self.add_weight(name="att_bias", shape=(input_shape[1],1), initializer="zeros")
super(Attention, self).build(input_shape)
def call(self,x):
e = K.tanh(K.dot(x,self.W)+self.b)
a = K.softmax(e, axis=1)
output = x*a
return K.sum(output, axis=1)
```
这个注意力机制层会对LSTM输出的每个时间步的向量进行加权求和,从而得到一个加权平均后的向量,作为整个序列的表示。这样可以使模型更加关注重要的时间步,提升模型的性能。注意力机制的实现使用了Keras的函数式API,其中K代表Keras的backend,也可以换成其他深度学习框架的backend。