input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) # 定义attention权重 attention_weights1 = TimeDistributed(Dense(1))(input1) attention_weights1 = Activation('softmax')(attention_weights1) # 将attention权重应用于输入数据 context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1]) 都对那些维度计算了向量？

时间: 2023-12-06 12:43:05 浏览: 46
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NN.rar_IMC.m_input shape_神经网络 逆_逆模型

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在这段代码中，我们对第2维和第3维进行了向量计算。具体来说，我们使用了Dot函数，它的axes参数表示要对哪两个维度进行向量计算。在这里，我们将axes设置为(2, 1)，表示对第2维和第3维进行向量计算。其中，第2维是时间步，第3维是特征维。因此，这段代码实现了在时间步上对特征维进行attention加权平均的操作。
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input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) 要对trainX1.shape[1], trainX1.shape[2] 计算attention, 用dot如何表示？keras

input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) # 定义 Attention 权重 attn_weights = Dot(axes=[2, 2])([input1, some_other_input]) # 计算加权和 weighted_input = Dot(axes=[2, 1])([attn_...

input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) # 定义attention权重 attention_weights1 = TimeDistributed(Dense(1))(input1) attention_weights1 = Activation('softmax')(attention_weights1) # 将attention权重应用于输入数据 context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1]) 形态不匹配，如何解决

假设trainX1的维度是(batch_size, seq_len, input_dim)，那么定义输入层时应该将shape参数设置为(seq_len, input_dim)，而不是 (trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])。 因此，你可以将代码修改为： ...

def LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config): # 输入数据 #inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_len, input_dim)) input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) # 定义attention权重 attention_weights1 = TimeDistributed(Dense(1))(input1) attention_weights1 = Activation('softmax')(attention_weights1) # 将attention权重应用于输入数据 context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1]) # 应用注意力机制到第二个输入 # Input2: long-term time series with period input2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2],)) # 定义attention权重 attention_weights2 = TimeDistributed(Dense(1))(input2) attention_weights2 = Activation('softmax')(attention_weights2) # 将attention权重应用于输入数据 context_vector2 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights2, input2]) merged_output = concatenate([context_vector1,context_vector2]) lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(merged_output) # 加入LSTM层 lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) 有没有错误

1. 在定义输入时，应该使用 from tensorflow.keras.layers import Input 引入 Input。 2. 对于 TimeDistributed(Dense(1))，可以考虑加入 kernel_regularizer 和 bias_regularizer 参数进行正则化，以防止...

请修改如下代码： def LSTNetAttention(trainX1, trainX2, trainY, config): # 定义输入层 input_data1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) input_data2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2])) # 定义 LSTM 模型 ... # 使用 GARCH 模型预测波动率 am = arch.arch_model(trainY, vol='GARCH', p=1, q=1) res = am.fit() volatility = res.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1].values # 将预测结果和波动率相乘，得到最终的预测结果 pred = model.predict([trainX1, trainX2]) pred = pred * np.sqrt(volatility) # 将预测结果作为一个新的特征加入到模型中 new_feature = pred.reshape(-1, 1) # 重塑成 (batch_size, 1) 的形状 concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2, new_feature]) res = Activation('sigmoid')(concat) # 定义模型并返回 model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) return model

input_data2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2])) # 定义 LSTM 模型 lstm_out1 = LSTM(units=config['lstm_units'], return_sequences=True)(input_data1) lstm_out2 = LSTM(units=config['...

我有一个单步模型，若改为多步预测，如何修改 ： input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) conv1 = Conv1D(filters=128 , kernel_size=config.CK, strides=1, activation='relu') # for input1 # 多输入权重共享 conv2 = Conv1D(filters=128 , kernel_size=config.CK, strides=config.CK, activation='relu') # for input2 conv2.set_weights(conv1.get_weights()) # at least use same weight # CNN conv1out = conv1(input1) conv1out = Dropout(config.dropout)(conv1out) # RNN lstm1out = LSTM(config.lstm_batch_size)(conv1out) lstm1out = Dropout(config.dropout)(lstm1out) # Input2: long-term time series with period input2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2])) # CNN conv2out = conv2(input2) conv2out = Dropout(config.dropout)(conv2out) # RNN lstm2out = LSTM(config.lstm_batch_size)(conv2out) lstm2out = Dropout(config.dropout)(lstm2out) lstm_out = concatenate([lstm1out,lstm2out]) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=128, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) #x = BatchNormalization() #x = Activation('relu')(x) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out)

input2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2])) # CNN conv2out = conv2(input2) conv2out = Dropout(config.dropout)(conv2out) # RNN lstm2out = LSTM(config.lstm_batch_size)(conv2out) lstm2...

input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) timesteps1 = trainX1.shape[1] features1 = trainX1.shape[2] # 定义输入层 input_seq1 = Input(shape=(None, timesteps1)) # 时序输入 input_vec1 = Input(shape=(features1,)) # 维度输入 # 定义LSTM层 lstm_output1 = LSTM(units=21, return_sequences=True)(input_seq1) # 返回每个时刻的输出 # 定义attention层 score1 = Dot(axes=[2, 1])([lstm_output1, input_vec1]) # 计算注意力分数 attention_weights1 = Dense(units=1, activation='softmax')(score1) # 计算注意力权重 context_vector1 = Dot(axes=[1, 1])([lstm_output1, attention_weights1]) # 计算上下文向量 # 定义输出层 output1 = concatenate([context_vector1, input_vec1]) output1 = Dense(units=32, activation='relu')(output1) output1 = Dense(units=1, activation='sigmoid')(output1) 出错 如下： File "C:\Users\200511672\Anaconda3\lib\site-packages\keras\initializers.py", line 209, in __call__ scale /= max(1., float(fan_in + fan_out) / 2) TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'int'

input_seq1 = Input(shape=(timesteps1, features1)) # 时序输入 然后，确保你的训练数据trainX1的形状是(样本数, 时间步长, 特征维度)。如果trainX1的时间步长是可变的，则需要对序列进行填充以使其具有...

input_data = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) timesteps = trainX1.shape[1] features = trainX1.shape[2] # 计算时间步的注意力权重 attention_probs1 = Dense(timesteps, activation='softmax')(input_data) attention_probs1 = Permute((2, 1))(attention_probs1) # 将注意力权重应用于输入数据 attention_mul1 = multiply([input_data, attention_probs]) attention_mul1 = Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1))(attention_mul1) # 计算维的注意力权重 attention_probs2 = Dense(INPUT_DIM, activation='softmax')(input_data) attention_probs2 = Permute((2, 1))(attention_probs2) # 将注意力权重应用于输入数据 attention_mul2 = multiply([input_data, attention_probs2]) attention_mul2 = Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1))(attention_mul2) 如何链接attention_mul1和attention_mul2

可以使用K.concatenate()函数将两个注意力向量连接起来，如下所示： merged_vector = K.concatenate([attention_mul1, attention_mul2]) 这将返回一个连接了两个注意力向量的张量。

class SelfAttention(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(SelfAttention, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): self.W = self.add_weight(name='W', shape=(input_shape[-1], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) self.b = self.add_weight(name='b', shape=(self.output_dim,), initializer='zeros', trainable=True) self.u = self.add_weight(name='u', shape=(self.output_dim, 1), initializer='uniform', trainable=True) super(SelfAttention, self).build(input_shape) def call(self, x): uit = K.tanh(K.bias_add(K.dot(x, self.W), self.b)) ait = K.softmax(K.squeeze(K.dot(uit, self.u), axis=-1)) weighted_input = x * K.expand_dims(ait) return K.sum(weighted_input, axis=1) def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], self.output_dim) def LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config): # 输入数据 input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) # 定义输入层 # 定义attention权重 # Add LSTM layer lstm1 = LSTM(64, return_sequences=True)(input1) # Add Self-Attention layer Self_Attention1 = SelfAttention(64)(lstm1) # 应用注意力机制到第二个输入 # Input2: long-term time series with period #input2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2],)) input2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2])) # Add LSTM layer lstm2 = LSTM(64, return_sequences=True)(input2) # Add Self-Attention layer Self_Attention2 = SelfAttention(64)(lstm2) merged_output = concatenate([Self_Attention1,Self_Attention2]) lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(merged_output) # 加入LSTM层 lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out)

在 LSTNetAttention 函数中，首先分别定义了两个输入层 input1 和 input2，并对它们分别应用 LSTM 和自注意力机制。然后将两个自注意力机制得到的输出合并，再经过一层 LSTM 和一层全连接层，最终输出模型预测...

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...

input1 = Input(shape=(2, 1)) input2 = Input(shape=(2, 1)) # 定义LSTM层 lstm_layer = LSTM(50, activation='relu') # 对输入进行LSTM处理 lstm1 = lstm_layer(input1) lstm2 = lstm_layer(input2) # 计算注意...

model.add(LSTM(units=128, input_shape=(X_train.shape[-2:])))给这段代码加一个注意力机制

inputs = Input(shape=(X_train.shape[-2], X_train.shape[-1])) lstm = LSTM(units=128, return_sequences=True)(inputs) attention = AttentionLayer()(lstm) outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(attention...

from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class Self_Attention(Layer): def init(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(Self_Attention, self).init(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 # inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len) # 可能seq_len是64，output_dim是128 self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(3, input_shape[2], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(Self_Attention, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): WQ = K.dot(x, self.kernel[0]) WK = K.dot(x, self.kernel[1]) WV = K.dot(x, self.kernel[2]) print("WQ.shape", WQ.shape) # print("WQ_.shape", WQ_.shape) print("K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape", K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape) QK = K.batch_dot(WQ, K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1])) QK = QK / (64 ** 0.5) QK = K.softmax(QK) print("QK.shape", QK.shape) # distribution函数: (QxKt)/dk V = K.batch_dot(QK, WV) return V def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], input_shape[1], self.output_dim) 解释这段代码，举例怎样使用

print("K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape", K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape) QK = K.batch_dot(WQ, K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1])) QK = QK / (64 ** 0.5) QK = K.softmax(QK) ...

# 定义模型 model = Sequential() # 添加CNN层 model.add( TimeDistributed(Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu', input_shape=(None, 2, 1)))) model.add(TimeDistributed(MaxPooling1D(pool_size=1))) model.add(TimeDistributed(Flatten())) # 添加LSTM层 model.add(LSTM(4, return_sequences=True)) # 添加注意力机制. model.add(Attention()) model.add(Dense(2))这段代码中注意力机制什么意思

1. 计算注意力权重：根据输入序列的特征，计算每个元素的注意力权重。这些权重表示了每个元素相对于整个序列的重要性。 2. 应用注意力权重：将注意力权重应用于输入序列中的每个元素。可以将注意力权重与输入元素...

# 定义模型 model = Sequential() # 添加CNN层 model.add( TimeDistributed(Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu', input_shape=(None, testX.shape[1], 1)))) model.add(TimeDistributed(MaxPooling1D(pool_size=1))) model.add(TimeDistributed(Flatten())) # 添加LSTM层 model.add(LSTM(4, return_sequences=True)) model.add(Attention(10)) model.add(Dense(1)) model.add(Dense(1))这层什莫意思

在这段代码中，model.add(Dense(1))表示在模型中添加一个全连接层，其中输出维度为1。全连接层是一种常见的神经网络层，它将上一层的输出与权重矩阵相乘并添加偏置项，然后通过激活函数进行非线性变换。 在这个...

from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class Self_Attention(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(Self_Attention, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 # inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len) # 可能seq_len是64，output_dim是128 self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(3, input_shape[2], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(Self_Attention, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): WQ = K.dot(x, self.kernel[0]) WK = K.dot(x, self.kernel[1]) WV = K.dot(x, self.kernel[2]) print("WQ.shape", WQ.shape) # print("WQ_.shape", WQ_.shape) print("K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape", K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape) QK = K.batch_dot(WQ, K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1])) QK = QK / (64 ** 0.5) QK = K.softmax(QK) print("QK.shape", QK.shape) # distribution函数: (QxKt)/dk V = K.batch_dot(QK, WV) return V def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], input_shape[1], self.output_dim) 解释这段代码，举例怎样使用

在build方法中，根据输入张量的形状input_shape创建了一个可训练的权重kernel，其形状为(3, input_shape[2], self.output_dim)，即包括三个矩阵，每个矩阵的列数都为输入张量的最后一维大小self.output_dim，行数为...

请在这个DeepCFD的网络添加attention机制，并给出示例代码：import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[0] attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden) attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0) return context.unsqueeze(0) def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DeepCFD, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): output, (hidden, cell) = self.lstm(input) context = self.attention(output, hidden[-1]) output = self.fc(context) return output

max_len = input.shape[1] attn_energies = paddle.zeros([input.shape[0], max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[:, i] = self.score(input[:, i, :], hidden) attn_weights = self.softmax...

class SelfAttention(nn.Module): def init(self, input_size=1, num_heads=1): super(SelfAttention, self).init() self.num_heads = 1 self.head_size = 1 self.query = nn.Linear(1, 1) self.key = nn.Linear(1, 1) self.value = nn.Linear(1, 1) self.out = nn.Linear(1, 1) def forward(self, inputs): batch_size, seq_len, input_size = inputs.size() # 128 706 1 # Split inputs into num_heads inputs = inputs.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size) inputs = inputs.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() queries = self.query(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) keys = self.key(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) values = self.value(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) # Compute attention scores scores = torch.matmul(queries, keys.permute(0, 1, 3, 2)) scores = scores / (self.head_size ** 0.5) attention = F.softmax(scores, dim=-1) # Apply attention weights to values attention_output = torch.matmul(attention, values) attention_output = attention_output.view(batch_size, seq_len, input_size) # Apply output linear layer output = self.out(attention_output) return output class DenseAttentionLayer(nn.Module): def init(self, input_size, return_alphas=True, name=None, num_heads=1): super(DenseAttentionLayer, self).init() self.return_alphas = return_alphas self.name = name self.num_heads = num_heads # If input comes with a hidden dimension (e.g. 5 features per gene) # print("len(input_size): ",len(input_size)) # 2 if len(input_size) == 3: self.feature_collapse = nn.Linear(input_size[-1], 1) input_size = (input_size[0], input_size[1]) self.attention = SelfAttention(input_size=1, num_heads=1) def forward(self, inputs): print("inputs.shape: ",inputs.shape) # torch.Size([128, 706]) output = self.attention(inputs) if self.return_alphas: alphas = F.softmax(output, dim=1) return torch.mul(inputs, alphas), alphas else: return output 对于上述代码其中numheads=1 headsize=1

然后，通过三个线性层（query、key、value）将输入映射到查询（queries）、键（keys）和值（values）空间，并计算注意力分数（scores），再通过softmax函数计算权重（attention），最后将权重与值相乘得到输出...

想要将LSTM网络的分类结果的小的像素点或小块去除，怎样连接空间注意力机制 keras代码 input_shape = none,9,50

output_tensor = Multiply()([input_tensor, attention]) # assume output shape is (batch_size, sequence_length, feature_dim) # define model model = Model(input_tensor, output_tensor) # define custom ...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移