attention gate

时间: 2023-09-15 22:16:24 浏览: 313
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attention

Attention gate是Attention Unet模型中的一个关键组件，用于实现空间上的注意力机制。它通过使用soft-attention替代hard-attention的方式，将attention集成到Unet的跳跃连接和上采样模块中，以抑制图像中的无关信息，突出局部的重要特征。通过添加attention gate，Attention Unet模型能够隐式地学习对于特定任务（如胰腺分割）重要的特征，并省略不重要的特征，从而实现更精准的语义分割。[1][2][3]
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class BiCLSTMCell(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, units, **kwargs): self.units = units self.state_size = [units, units] super(BiCLSTMCell, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): self.kernel = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units * 4), initializer='glorot_uniform', name='kernel') self.recurrent_kernel = self.add_weight(shape=(self.units, self.units * 4), initializer='orthogonal', name='recurrent_kernel') self.bias = self.add_weight(shape=(self.units * 4,), initializer='zeros', name='bias') self.ca_dense1 = Dense(self.units, activation='relu') self.ca_dense2 = Dense(self.units, activation='sigmoid') super(BiCLSTMCell, self).build(input_shape) def call(self, inputs, states): h_tm1, c_tm1 = states z = tf.keras.backend.dot(inputs, self.kernel) z += tf.keras.backend.dot(h_tm1, self.recurrent_kernel) z = tf.keras.backend.bias_add(z, self.bias) z0, z1, z2, z3 = tf.split(z, 4, axis=-1) # Channel Attention Mechanism ca = self.ca_dense1(c_tm1) ca = self.ca_dense2(ca) # LSTM Gates input_gate = tf.keras.activations.sigmoid(z0) forget_gate = tf.keras.activations.sigmoid(z1) * ca output_gate = tf.keras.activations.sigmoid(z2) cell_state = tf.keras.activations.tanh(z3) c = forget_gate * c_tm1 + input_gate * cell_state h = output_gate * tf.keras.activations.tanh(c) return h, [h, c] def get_config(self): config = super(BiCLSTMCell, self).get_config() config.update({'units': self.units}) return config

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答：基于时间卷积注意网络（TCAN）和双向门驱动单元（BiGRU）网络，结合奇异谱分析（SSA）和改进量子粒子群优化算法（IQPSO）的联合预测模型，解决了传统网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性，以及各网络...
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