在MATLAB中使用深度网络设计器Attention Layer在哪

在MATLAB中，可以使用Deep Network Designer应用程序来设计深度神经网络，包括注意力层。以下是使用Deep Network Designer中的注意力层的步骤：

1. 打开MATLAB并打开Deep Network Designer应用程序。
2. 在左侧窗格中，选择“添加层”按钮。
3. 在“添加层”对话框中，选择“注意力层”并单击“添加”按钮。
4. 在右侧窗格中，配置注意力层的参数，例如输入维度、输出维度、注意力类型等。
5. 完成配置后，单击“应用”按钮以将注意力层添加到网络中。

在Deep Network Designer中设计完网络后，可以使用代码生成器将网络导出为MATLAB代码，以便在MATLAB中进行训练、测试和部署。

相关问题

在matlab中的深度网络设计器中对Googlenet网络添加注意力机制层具体操作详细

在 Matlab 中，我们可以使用 Deep Network Designer 工具来设计深度神经网络，并添加注意力机制层到 GoogLeNet 网络中。

以下是具体操作步骤：

1. 打开 Deep Network Designer 工具。

2. 选择 GoogLeNet 网络模板并加载它。

3. 在网络设计器中选择“添加层”按钮，并选择“自定义层”。

4. 在“自定义层”对话框中，输入注意力机制层的名称，例如“AttentionLayer”。

5. 在“自定义层”对话框中，选择“输入尺寸”选项。

6. 在“输入尺寸”对话框中，输入输入数据的大小。对于 GoogLeNet 网络，输入数据的大小为 224x224x3。

7. 在“自定义层”对话框中，选择“输出尺寸”选项。

8. 在“输出尺寸”对话框中，输入输出数据的大小。对于 GoogLeNet 网络，输出数据的大小为 14x14x1024。

9. 在“自定义层”对话框中，选择“前向传播”选项。

10. 在“前向传播”对话框中，输入注意力机制层的前向传播代码。以下是一个示例代码：

function Z = forward(obj, X, ~)
    % Compute the attention scores
    scores = obj.weights{1} * X(:);
    scores = reshape(scores, [obj.AttentionMapSize, obj.NumChannels]);
    
    % Compute the attention map
    map = softmax(scores, 1);
    
    % Apply attention to the input feature map
    X = reshape(X, [obj.FeatureMapSize, obj.NumChannels]);
    X = bsxfun(@times, X, map);
    X = reshape(X, [obj.InputSize, 1]);
    
    % Output the attention-weighted feature map
    Z = X;
end

11. 在“自定义层”对话框中，选择“反向传播”选项。

12. 在“反向传播”对话框中，输入注意力机制层的反向传播代码。以下是一个示例代码：

function [dX, dW] = backward(obj, X, ~, dZ)
    % Compute the attention scores
    scores = obj.weights{1} * X(:);
    scores = reshape(scores, [obj.AttentionMapSize, obj.NumChannels]);
    
    % Compute the attention map
    map = softmax(scores, 1);
    
    % Compute the gradient of the attention map
    dMap = bsxfun(@times, dZ, X);
    dMap = reshape(dMap, [obj.FeatureMapSize, obj.NumChannels]);
    dMap = sum(dMap, 2);
    dMap = dMap .* map .* (1 - map);
    
    % Compute the gradient of the input feature map
    X = reshape(X, [obj.FeatureMapSize, obj.NumChannels]);
    dX = bsxfun(@times, X, dMap);
    dX = reshape(dX, [obj.InputSize, 1]);
    
    % Compute the gradient of the weights
    dW = dMap(:) * X(:)';
end

13. 在“自定义层”对话框中，选择“参数”选项。

14. 在“参数”对话框中，选择“添加参数”按钮，并添加注意力机制层的权重参数。以下是一个示例代码：

function setup(obj, InputSize)
    obj.InputSize = InputSize;
    obj.FeatureMapSize = InputSize(1:2);
    obj.NumChannels = InputSize(3);
    obj.AttentionMapSize = [prod(obj.FeatureMapSize), 1];
    obj.Weights = {randn(obj.AttentionMapSize, obj.NumChannels)};
end

15. 点击“应用”按钮以保存注意力机制层。

16. 将新添加的注意力机制层连接到 GoogLeNet 网络中的合适位置。例如，可以将它添加到第 5 个 Inception 模块的输出之前。

17. 完成后，可以使用“导出”按钮将新的网络架构导出为 Matlab 代码，并使用它进行训练和测试。

希望这些步骤能够帮助你添加注意力机制层到 GoogLeNet 网络中。

怎么在matlab上用深度网络设计器给googlenet添加注意力机制，完整代码是什么

在Matlab上使用深度网络设计器给GoogLeNet添加注意力机制，您可以按照以下步骤进行：

1. 加载GoogLeNet网络并打开深度网络设计器：

net = googlenet;
deepNetworkDesigner

2. 在“Layers”窗口中，选择要添加注意力机制的层。例如，我们可以选择GoogLeNet网络的“inception_4e-3x3”层。右键单击该层并选择“Add new output”，然后选择“Custom Layer”。

3. 在“Custom Layer”窗口中，选择“Layer Type”为“Elementwise”并将其命名为“Attention”. 接下来，我们需要添加两个输入，一个是来自“inception_4e-3x3”的输出，另一个是来自“inception_4d-3x3”的输出。我们可以通过单击“Add Input”按钮来添加这两个输入。

4. 在“Attention”自定义层中，我们需要编写一个计算注意力权重的函数。我们可以通过单击“Edit”按钮来打开编辑器并编写以下代码：

function y = predict(obj, x1, x2)
    % 计算特征图的尺度
    [h, w, ~] = size(x1);
    % 计算两个特征图的L2范数
    l2_norm = sqrt(sum(sum(x1 .^ 2, 1), 2)) + sqrt(sum(sum(x2 .^ 2, 1), 2));
    % 计算注意力权重
    alpha = (sqrt(sum(sum(x1 .* x2, 1), 2)) ./ l2_norm) .^ 2;
    % 应用注意力权重
    y = alpha .* x1 + (1 - alpha) .* x2;
end

该函数将两个输入特征图作为参数，并计算它们之间的注意力权重。最后，将注意力权重应用于输入特征图，得到输出特征图。

5. 在“Attention”自定义层中，我们还需要编写一个函数来计算反向传播。我们可以通过单击“Edit Backward Function”按钮来打开编辑器并编写以下代码：

function [dx1, dx2] = backward(obj, x1, x2, dzdy)
    % 计算特征图的尺度
    [h, w, ~] = size(x1);
    % 计算两个特征图的L2范数
    l2_norm = sqrt(sum(sum(x1 .^ 2, 1), 2)) + sqrt(sum(sum(x2 .^ 2, 1), 2));
    % 计算注意力权重
    alpha = (sqrt(sum(sum(x1 .* x2, 1), 2)) ./ l2_norm) .^ 2;
    % 计算反向传播
    dx1 = dzdy .* (alpha + ((1 - alpha) .* (sum(sum(x1 .* x2, 1), 2) ./ (l2_norm .^ 3)) .* x2));
    dx2 = dzdy .* ((1 - alpha) + ((alpha .* (sum(sum(x1 .* x2, 1), 2) ./ (l2_norm .^ 3))) .* x1));
end

该函数将输出特征图的梯度作为参数，并计算输入特征图的梯度，以便进行反向传播。

6. 在“Attention”自定义层中，我们还需要指定输出特征图的大小。我们可以通过单击“Set Output Size”按钮并指定大小来完成这项任务。

7. 点击“Create”按钮创建自定义层。

8. 将新创建的自定义层添加到GoogLeNet网络中。在“Layers”窗口中，选择GoogLeNet网络的“inception_4e-3x3”层，右键单击该层并选择“Add new output”，然后选择新创建的“Attention”层。

9. 在“Connections”窗口中，将新创建的自定义层连接到“inception_4d-3x3”层。

10. 保存修改后的GoogLeNet网络：

save('GoogLeNet_Attention.mat', 'net')

完整的代码如下：

net = googlenet;
deepNetworkDesigner

% 在“Layers”窗口中，选择要添加注意力机制的层，并右键单击该层，然后选择“Add new output”和“Custom Layer”。
% 在“Custom Layer”窗口中，选择“Layer Type”为“Elementwise”并将其命名为“Attention”。添加两个输入。
% 在“Attention”自定义层中，编写计算注意力权重的函数。
function y = predict(obj, x1, x2)
    % 计算特征图的尺度
    [h, w, ~] = size(x1);
    % 计算两个特征图的L2范数
    l2_norm = sqrt(sum(sum(x1 .^ 2, 1), 2)) + sqrt(sum(sum(x2 .^ 2, 1), 2));
    % 计算注意力权重
    alpha = (sqrt(sum(sum(x1 .* x2, 1), 2)) ./ l2_norm) .^ 2;
    % 应用注意力权重
    y = alpha .* x1 + (1 - alpha) .* x2;
end

% 在“Attention”自定义层中，编写反向传播函数。
function [dx1, dx2] = backward(obj, x1, x2, dzdy)
    % 计算特征图的尺度
    [h, w, ~] = size(x1);
    % 计算两个特征图的L2范数
    l2_norm = sqrt(sum(sum(x1 .^ 2, 1), 2)) + sqrt(sum(sum(x2 .^ 2, 1), 2));
    % 计算注意力权重
    alpha = (sqrt(sum(sum(x1 .* x2, 1), 2)) ./ l2_norm) .^ 2;
    % 计算反向传播
    dx1 = dzdy .* (alpha + ((1 - alpha) .* (sum(sum(x1 .* x2, 1), 2) ./ (l2_norm .^ 3)) .* x2));
    dx2 = dzdy .* ((1 - alpha) + ((alpha .* (sum(sum(x1 .* x2, 1), 2) ./ (l2_norm .^ 3))) .* x1));
end

% 在“Attention”自定义层中，指定输出特征图的大小。
setOutputSize(obj, [h, w, 480])

% 点击“Create”按钮创建自定义层。

% 在“Layers”窗口中，选择GoogLeNet网络的“inception_4e-3x3”层，并右键单击该层，然后选择“Add new output”和“Attention”。
% 在“Connections”窗口中，将新创建的自定义层连接到“inception_4d-3x3”层。

% 保存修改后的GoogLeNet网络。
save('GoogLeNet_Attention.mat', 'net')