attention输入的结构在keras
时间: 2023-09-02 11:12:09 浏览: 50
中是怎样的?
在Keras中,Attention的输入通常是一个三元组:(query, key, value)。其中,query表示当前时间步的输入,key和value都是历史时间步的输入。这三个输入都可以是任意形状的张量,但是它们需要满足一些条件才能进行Attention计算。
具体来说,query和key的最后一个维度必须相同,表示它们的向量维度相同。value的最后一个维度可以与query和key不同,但是必须是一个可加性空间(additive space)中的向量,这样才能与query和key做点积运算得到Attention权重。
在代码实现中,可以使用Keras的层来实现Attention结构。例如,可以使用Dense层来将query、key和value映射到一个共同的向量空间,然后使用Dot层来计算它们的点积,得到Attention权重。最后,使用Multiply层将Attention权重与value相乘,得到加权后的value表示,作为Attention的输出。具体实现可以参考以下代码:
```python
from keras.layers import Input, Dense, Dot, Multiply
from keras.models import Model
# 定义输入
query_input = Input(shape=(10,))
key_input = Input(shape=(20,))
value_input = Input(shape=(30,))
# 定义映射层
dense_query = Dense(32, activation='relu')(query_input)
dense_key = Dense(32, activation='relu')(key_input)
dense_value = Dense(32, activation='relu')(value_input)
# 计算点积
dot_product = Dot(axes=-1)([dense_query, dense_key])
# 计算Attention权重
attention_weights = Dense(1, activation='softmax')(dot_product)
# 计算加权后的value
weighted_value = Multiply()([attention_weights, dense_value])
# 定义模型
model = Model(inputs=[query_input, key_input, value_input], outputs=weighted_value)
```
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