对以下注意力机制进行优化： #计算全局均值 net_abs = Lambda(abs_backend)(net) abs_mean = GlobalAveragePooling1D()(net_abs) #计算系数 #输出通道数 scales = Dense(filters, activation=None, kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(abs_mean) scales = BatchNormalization()(scales) scales = Activation('relu')(scales) scales = Dense(filters, activation='sigmoid', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(scales) scales = Lambda(expand_dim_backend)(scales)

注意力机制优化的主要目的是在网络中增加重要特征的权重，忽略不重要的特征。这个代码段中，注意力机制主要是通过计算全局均值和系数来实现的。在这里，我将提供一些优化建议：

1.使用不同的池化层：在这里，代码使用的是全局平均池化层，但是可以在不影响性能的情况下尝试使用其他池化层，如全局最大池化层。

2.增加注意力的复杂度：在这里，注意力系数的计算较为简单，只使用了两个密集层。可以考虑增加注意力的复杂度，例如增加注意力计算的层数或使用更复杂的注意力机制，如自注意力机制。

3.使用不同的正则化方法：在这里，代码使用了L2正则化。可以考虑使用其他正则化方法，如L1正则化或dropout。

4.使用不同的激活函数：在这里，代码使用了ReLU和sigmoid激活函数。可以考虑使用其他激活函数，如LeakyReLU或tanh。

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能给我讲讲这段代码吗def tcnBlock(incoming, filters, kernel_size, dilation_rate): net = incoming identity = incoming # net = BatchNormalization()(net) # net = Activation('relu')(net) net = keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(net) net = keras.layers.Dropout(0.3)(net) net = Conv1D(filters, kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate, kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-3))(net) # net = BatchNormalization()(net) net = Activation('relu')(net) # net = keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(net) net = keras.layers.Dropout(0.3)(net) net = Conv1D(filters, kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate, kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-3))(net) # 计算全局均值 net_abs = Lambda(abs_backend)(net) abs_mean = GlobalAveragePooling1D()(net_abs) # 计算系数 # 输出通道数 scales = Dense(filters, activation=None, kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(abs_mean) # scales = BatchNormalization()(scales) scales = Activation('relu')(scales) scales = Dense(filters, activation='sigmoid', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(scales) scales = Lambda(expand_dim_backend)(scales) # 计算阈值 thres = keras.layers.multiply([abs_mean, scales]) # 软阈值函数 sub = keras.layers.subtract([net_abs, thres]) zeros = keras.layers.subtract([sub, sub]) n_sub = keras.layers.maximum([sub, zeros]) net = keras.layers.multiply([Lambda(sign_backend)(net), n_sub]) if identity.shape[-1] == filters: shortcut = identity else: shortcut = Conv1D(filters, kernel_size, padding='same')(identity) # shortcut（捷径） net = keras.layers.add([net, shortcut]) return net

这段代码实现了一个 TCN (Temporal Convolutional Network) 的基本块，用于时间序列数据的建模和预测。具体来说，它包含了以下步骤：

1. 输入：incoming 是输入的时间序列数据。
2. 两个卷积层：每个卷积层包含了一个卷积操作和一个激活函数（LeakyReLU）操作。这两个卷积层的输出通道数为 filters，卷积核大小为 kernel_size，扩张率为 dilation_rate。这里使用了因果卷积（causal convolution），保证了模型能够有效处理时间序列数据。
3. 全局均值池化层：计算了卷积层输出的绝对值的全局均值。
4. 系数计算层：使用全连接层计算了一个与输出通道数相同的系数向量，用于控制软阈值函数的阈值。
5. 阈值计算层：将全局均值和系数相乘得到阈值。
6. 软阈值函数：使用软阈值函数对卷积层输出进行滤波。
7. 捷径连接：如果输入和输出的通道数不一致，使用一个卷积层将输入的通道数变为输出的通道数，然后将它们相加得到最终的输出。

这个基本块可以通过堆叠多个相同的块来构建一个完整的 TCN 模型，以实现更复杂的时间序列建模和预测任务。

写一个c函数复现以下代码 # 求每一列的均值 col_mean = np.mean(temp_arr, axis=0) # 每个元素减去所在列的均值 temp_arr = (temp_arr - col_mean).astype(int) n_largest = max_min_num n_smallest = max_min_num max_values = np.apply_along_axis(lambda x: np.sort(x)[-n_largest:], axis=0, arr=temp_arr) min_values = np.apply_along_axis(lambda x: np.sort(x)[:n_smallest], axis=0, arr=temp_arr) max_mean = np.mean(max_values, axis=0).astype(int) min_mean = np.abs(np.mean(min_values, axis=0)).astype(int) mean = (max_mean + min_mean) // 2

以下是复现上述代码功能的C函数：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

void compute_mean(int rows, int cols, int temp_arr[rows][cols], int max_min_num) {
    int col_mean[cols];
    int i, j, k;
    int n_largest = max_min_num;
    int n_smallest = max_min_num;
    int max_values[cols][n_largest];
    int min_values[cols][n_smallest];
    int max_mean[cols];
    int min_mean[cols];
    int mean[cols];

    // 求每一列的均值
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        int sum = 0;
        for (i = 0; i < rows; i++) {
            sum += temp_arr[i][j];
        }
        col_mean[j] = round(1.0 * sum / rows);
    }

    // 每个元素减去所在列的均值
    for (i = 0; i < rows; i++) {
        for (j = 0; j < cols; j++) {
            temp_arr[i][j] -= col_mean[j];
        }
    }

    // 求每列的最大值
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        for (i = 0; i < rows; i++) {
            int val = temp_arr[i][j];
            for (k = 0; k < n_largest; k++) {
                if (k == 0 || val > max_values[j][k-1]) {
                    max_values[j][k] = val;
                    break;
                }
            }
        }
    }

    // 求每列的最小值
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        for (i = 0; i < rows; i++) {
            int val = temp_arr[i][j];
            for (k = 0; k < n_smallest; k++) {
                if (k == 0 || val < min_values[j][k-1]) {
                    min_values[j][k] = val;
                    break;
                }
            }
        }
    }

    // 求每列最大值的均值
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        int sum = 0;
        for (k = 0; k < n_largest; k++) {
            sum += max_values[j][k];
        }
        max_mean[j] = round(1.0 * sum / n_largest);
    }

    // 求每列最小值的均值的绝对值
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        int sum = 0;
        for (k = 0; k < n_smallest; k++) {
            sum += min_values[j][k];
        }
        min_mean[j] = round(fabs(1.0 * sum / n_smallest));
    }

    // 求每列最大值均值和最小值均值的平均值
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        mean[j] = round(0.5 * (max_mean[j] + min_mean[j]));
    }

    // 输出结果
    printf("col_mean: ");
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        printf("%d ", col_mean[j]);
    }
    printf("\n");

    printf("max_values: ");
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        printf("[ ");
        for (k = 0; k < n_largest; k++) {
            printf("%d ", max_values[j][k]);
        }
        printf("] ");
    }
    printf("\n");

    printf("min_values: ");
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        printf("[ ");
        for (k = 0; k < n_smallest; k++) {
            printf("%d ", min_values[j][k]);
        }
        printf("] ");
    }
    printf("\n");

    printf("max_mean: ");
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        printf("%d ", max_mean[j]);
    }
    printf("\n");

    printf("min_mean: ");
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        printf("%d ", min_mean[j]);
    }
    printf("\n");

    printf("mean: ");
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        printf("%d ", mean[j]);
    }
    printf("\n");
}

假设输入的数据存储在一个二维数组 `temp_arr` 中，其大小为 `rows` 行 `cols` 列。函数的第二个参数 `max_min_num` 表示求每列的最大值和最小值时，分别选取的个数。函数会依次输出 `col_mean`，`max_values`，`min_values`，`max_mean`，`min_mean` 和 `mean`，分别对应上述代码中的变量。