对两个向量求attention, keras举例

在 Keras 中，可以使用`dot`函数和`softmax`函数实现向量的注意力机制。假设我们有两个输入向量 `input1` 和 `input2`，它们的维度分别为 `(batch_size, input_dim1)` 和 `(batch_size, input_dim2)`。

下面是一个示例代码，用于计算这两个向量的注意力：

from keras.layers import Input, Dense, Dot, Softmax
from keras.models import Model

# 输入向量的维度
input_dim1 = 100
input_dim2 = 200

# 定义输入层
input1 = Input(shape=(input_dim1,))
input2 = Input(shape=(input_dim2,))

# 定义注意力层
attention = Dot(axes=1)([input2, Dense(input_dim1, activation='tanh')(input1)])
attention = Softmax()(attention)

# 将注意力层的输出与输入2相乘，得到加权后的输出向量
weighted_input2 = Dot(axes=1)([attention, input2])

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=weighted_input2)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit([input1_data, input2_data], output_data, epochs=10, batch_size=32)

在这个示例代码中，我们使用了 Keras 的 `Dot` 层和 `Softmax` 层来实现注意力机制。首先，我们将 `input2` 乘以一个与 `input1` 相关的权重矩阵，使用 `Dot` 层来实现。然后，我们使用 `Softmax` 层来计算注意力向量。最后，将注意力向量与 `input2` 相乘，得到加权后的输出向量。