keras中使用attention

机制的原理是什么？

Attention 机制是一种基于深度学习的模型结构，可以在处理输入序列时，对每个输入位置赋予一个权重，从而将关注度更加集中于有用的位置，从而提高模型性能。在 Keras 中，可以通过使用层直接实现 Attention 机制，常用的方式有 Dot Attention、Concat Attention 和 Additive Attention 等。具体实现方法可以参考 Keras 文档或相关教程。

相关问题

keras中attention层的使用

Keras中的Attention层可以用于处理序列数据，它可以帮助模型关注输入序列中的重要部分，从而提高模型的性能。在使用Attention层时，需要先定义一个注意力机制，然后将其应用到输入序列上，最后将输出传递给下一层进行处理。在Keras中，可以使用自定义层的方式来实现Attention层，也可以使用现成的Attention层，如keras.layers.Attention。使用时需要注意输入数据的形状和参数的设置，以及注意力机制的选择和调整。

keras实现prob attention

在Keras中实现Prob Attention可以通过自定义层（Custom Layer）的方式来实现。以下是一个基于Keras的Prob Attention实现代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer

class ProbAttention(Layer):

    def __init__(self, **kwargs):
        super(ProbAttention, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.w = self.add_weight(name='kernel',
                                 shape=(input_shape[2], 1),
                                 initializer='uniform',
                                 trainable=True)
        super(ProbAttention, self).build(input_shape)

    def call(self, inputs, mask=None):
        u = tf.matmul(inputs, self.w)
        if mask is not None:
            mask = tf.cast(mask, tf.float32)
            u -= (1.0 - mask) * 1e12
        u = tf.exp(u - tf.reduce_max(u, axis=1, keepdims=True))
        s = tf.reduce_sum(u, axis=1, keepdims=True)
        alpha = u / s
        output = tf.reduce_sum(inputs * alpha, axis=1)
        return output

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], input_shape[2])

在这个自定义层里，我们将输入张量 `inputs` 与权重张量 `self.w` 做矩阵乘法运算得到一个分数张量 `u`，然后通过对分数张量 `u` 做 Softmax 激活得到一个注意力权重张量 `alpha`，最后将输入张量 `inputs` 和注意力权重张量 `alpha` 做加权求和得到输出张量 `output`。在这个实现中，我们还考虑了一个输入遮盖张量 `mask`，用于将注意力权重张量中遮盖的位置的分数设置为一个极小值，以便在 Softmax 激活后得到一个为零的注意力权重张量。

使用这个自定义层的方式与使用 Keras 常规层相同，只需要将其实例化并将其作为一个层添加到模型中即可。

from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Masking, Dense, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model

inputs = Input(shape=(maxlen,))
x = Embedding(vocab_size, embedding_dim, mask_zero=True)(inputs)
x = Masking()(x)
x1 = ProbAttention()(x)
x2 = Dense(128, activation='relu')(x1)
outputs = Dense(n_classes, activation='softmax')(x2)

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()