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...
时间: 2024-05-07 18:22:35 浏览: 12
可以在LSTM层后面添加一个注意力机制层,代码如下:
```
from keras.layers import LSTM, Dense, Input, Bidirectional, Attention
from keras.models import Model
inputs = Input(shape=(2, 1))
lstm = LSTM(50, activation='relu', return_sequences=True)(inputs)
attention = Attention()([lstm, lstm])
output = Dense(1)(attention)
model = Model(inputs=inputs, outputs=output)
model.summary()
```
首先,我们使用Keras的函数式API创建一个输入层,形状为(2, 1)。然后,我们添加一个LSTM层,输出维度为50,激活函数为'relu',并设置return_sequences=True以输出所有时间步的隐藏状态。
接下来,我们添加一个注意力层。我们将LSTM层作为输入,然后计算每个时间步的注意力权重。由于我们的模型是基于时间序列的,因此我们使用自注意力机制。这意味着我们通过计算LSTM层输出的内积来计算每个时间步的注意力权重,并将它们归一化。最后,我们使用加权求和的方式将LSTM层的输出与注意力权重相乘,得到最终的注意力向量。
最后,我们添加一个全连接层作为输出层,维度为1。在这个例子中,我们使用线性激活函数。
注意:由于注意力层的输出形状与LSTM层的输出形状不一样,因此我们需要在注意力层后面添加一个Dense层来调整形状。在这个例子中,我们只需要一个输出值,因此我们将输出维度设置为1。