model.add(TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(timesteps, activation='softmax')) 什莫意思 画图说明一下
时间: 2024-02-02 16:03:19 浏览: 19
这段代码表示一个具有注意力机制的模型,用于对时序数据进行预测。下面是一个简化的图示,说明每一层的作用:
```
输入数据(shape: (batch_size, timesteps, features))
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V
TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))
(shape: (batch_size, timesteps, 1))
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V
Flatten()
(shape: (batch_size, timesteps))
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V
Dense(timesteps, activation='softmax')
(shape: (batch_size, timesteps))
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V
输出结果(shape: (batch_size, timesteps))
```
上述代码中的每个层的作用如下:
1. `TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))`:将每个时间步的输入应用到一个全连接层上,输出维度为1,激活函数为tanh。这一层的作用是为每个时间步生成一个注意力权重。
2. `Flatten()`:将上一层的输出展平,将多维的输入转换为一维向量。
3. `Dense(timesteps, activation='softmax')`:添加一个全连接层,输出维度为timesteps(时间步数),激活函数为softmax。这个全连接层的目的是生成每个时间步的注意力权重,通过softmax函数进行归一化。
最终,模型的输出是一个(batch_size, timesteps)形状的张量,其中每个时间步都有一个注意力权重。注意力权重可以用于加权聚合时序数据的特征,或者作为进一步处理的依据。
请注意,这只是一个简化的图示,实际情况可能更加复杂,具体的模型结构和用途可能因任务而异。