添加EMA注意力机制
时间: 2023-08-13 18:11:39 浏览: 293
您好!对于添加EMA(Exponential Moving Average)注意力机制,我可以给出以下的解释和示例代码:
EMA注意力机制是一种用于加权平均的方法,它通过对历史注意力分布进行指数加权平均来计算当前的注意力分布。这样做可以使模型更加关注较近的历史信息,而较远的历史信息则有较低的权重。
下面是一个示例代码,展示如何在注意力机制中使用EMA:
```python
import tensorflow as tf
class EMAAttention(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, num_heads, d_model, dropout=0.1):
super(EMAAttention, self).__init__()
self.num_heads = num_heads
self.d_model = d_model
self.dropout = dropout
self.query_dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)
self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)
self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)
self.attention_dropout = tf.keras.layers.Dropout(dropout)
self.output_dropout = tf.keras.layers.Dropout(dropout)
self.ema_weights = None
def build(self, input_shape):
self.ema_weights = self.add_weight(name='ema_weights',
shape=(self.num_heads, self.d_model),
initializer=tf.keras.initializers.Ones(),
trainable=False)
def call(self, inputs, training=True):
query, key, value, mask = inputs
query = self.query_dense(query)
key = self.key_dense(key)
value = self.value_dense(value)
query = self.split_heads(query)
key = self.split_heads(key)
value = self.split_heads(value)
score = tf.matmul(query, key, transpose_b=True)
score /= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
if mask is not None:
score += (mask * -1e9)
attention_weights = tf.nn.softmax(score, axis=-1)
if training:
self.update_ema_weights(attention_weights)
attention_weights = self.attention_dropout(attention_weights, training=training)
output = tf.matmul(attention_weights, value)
output = self.combine_heads(output)
output = self.output_dropout(output, training=training)
return output
def split_heads(self, x):
batch_size = tf.shape(x)[0]
x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.d_model // self.num_heads))
return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
def combine_heads(self, x):
batch_size = tf.shape(x)[0]
x = tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
return tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.d_model))
def update_ema_weights(self, attention_weights):
ema_weights = tf.reduce_sum(attention_weights, axis=0)
ema_weights /= tf.reduce_sum(ema_weights, axis=-1, keepdims=True)
for i in range(self.num_heads):
self.ema_weights[i].assign(ema_weights[i])
def get_ema_weights(self):
return self.ema_weights
```
以上代码是一个自定义的`EMAAttention`层,其中使用了`tf.keras`来构建模型。在`call`方法中,首先对输入进行线性变换,然后进行拆分和组合操作,计算注意力分数,并进行softmax归一化。如果传入了掩码(mask),则会将其应用于注意力分数。然后,通过注意力分数和值进行加权求和,并进行输出。在训练过程中,我们会更新EMA权重,通过`update_ema_weights`方法计算并更新每个头部的权重。
您可以根据自己的需求修改和使用这个示例代码。希望能对您有所帮助!
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