keras注意力机制代码

Attention机制是一种分配权重的思路，可以用于深度学习中的各种任务。Keras提供了多种实现Attention机制的代码，包括基于Dense层和LSTM层的实现。其中，基于Dense层的实现可以参考来源1中的代码，需要注意Keras版本的兼容性问题。另外，基于LSTM层的实现可以参考【深度学习】 基于Keras的Attention机制代码实现及剖析——LSTM+Attention。这些代码可以帮助我们更好地理解Attention机制的实现方式和原理。

相关问题

注意力机制代码Keras

下面是一个简单的注意力机制的实现示例，使用Keras：

from keras.layers import Input, Dense, Embedding, LSTM, concatenate, Dot, Activation, Flatten
from keras.models import Model

# 构建模型
input1 = Input(shape=(max_len, ))
input2 = Input(shape=(max_len, ))

embedding = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)

lstm1 = LSTM(units=hidden_size, return_sequences=True)
lstm2 = LSTM(units=hidden_size, return_sequences=True)

embed1 = embedding(input1)
embed2 = embedding(input2)

h1 = lstm1(embed1)
h2 = lstm2(embed2)

# 计算注意力权重
attention = Dot(axes=-1)([h1, h2])
attention = Activation('softmax')(attention)

# 对注意力权重进行加权平均
context1 = Dot(axes=1)([attention, h2])
context2 = Dot(axes=1)([attention, h1])

# 拼接输出
concat = concatenate([context1, context2])
flatten = Flatten()(concat)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(flatten)

model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在上述代码中，我们首先定义了两个输入张量`input1`和`input2`，分别表示两个句子。接着使用`Embedding`层将输入序列转化为词向量。然后使用`LSTM`层对每个句子进行编码，得到两个隐藏状态张量`h1`和`h2`。注意力机制的计算通过`Dot`层和`Activation`层实现，其中`Dot(axes=-1)`表示两个张量的最后一维进行点积，得到一个形状为`(batch_size, max_len1, max_len2)`的张量，然后使用`Activation('softmax')`将每个位置的值归一化为注意力权重。接下来，我们使用`Dot(axes=1)`将注意力权重与另一个隐藏状态张量相乘，得到每个句子的上下文向量`context1`和`context2`。最后，我们将两个上下文向量拼接起来，并通过全连接层输出二分类结果。

在训练时，我们需要将两个句子的序列作为输入，同时提供它们的标签作为输出。具体的训练代码可以参考Keras的文档。

keras实现多头注意力机制代码

以下是一个简单的 Keras 实现多头注意力机制的代码：

from keras.layers import *
from keras.models import Model

def multihead_attention(x, n_heads):
    d_model = x.shape[-1]
    assert d_model % n_heads == 0
    d_head = d_model // n_heads

    def reshape_to_heads(x):
        return K.reshape(x, (-1, K.shape(x)[1], n_heads, d_head))

    def transpose_to_standard(x):
        return K.permute_dimensions(x, (0, 2, 1, 3))

    def reshape_from_heads(x):
        return K.reshape(x, (-1, K.shape(x)[1], n_heads * d_head))

    # Compute Q, K, V
    q = Dense(d_model)(x)
    k = Dense(d_model)(x)
    v = Dense(d_model)(x)

    # Reshape Q, K, V to heads
    q = reshape_to_heads(q)
    k = reshape_to_heads(k)
    v = reshape_to_heads(v)

    # Compute dot product attention
    attention = Dot(axes=[-1, -1])([q, k])
    attention = Lambda(lambda x: x / np.sqrt(d_head))(attention)
    attention = Activation('softmax')(attention)

    # Apply attention to V
    output = Dot(axes=[3, 2])([attention, v])
    output = transpose_to_standard(output)
    output = reshape_from_heads(output)

    return output

# Example usage
inputs = Input(shape=(100, 300))
attention_output = multihead_attention(inputs, n_heads=4)
model = Model(inputs, attention_output)

这个函数接受一个形状为 `(batch_size, sequence_length, input_dim)` 的张量 `x`，并返回一个形状相同的张量，它已经被多头注意力机制处理过了。其中 `n_heads` 是你要使用的注意力头的数量。这个函数中的实现是基于 Transformers 中的多头注意力机制。