我想创建一个使用注意力机制的基于RNN的多层动态解码器。为此，我首先创建了一个注意力机制： normalize=True)
然后我使用AttentionWrapper来包装一个带有注意力机制的atten
浏览 16提问于2017-07-06得票数 2
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具有注意力机制的递归神经网络(RNN)通常用于机器翻译和自然语言处理。在Python中，具有注意力机制的RNN的实现在机器翻译中非常丰富(例如，https://talbaumel.github.io/blog/attention/，但是我想要做的是在时态数据文件(不是任何基于文本/句子的数据)上使用带注意力机制的https://talbaumel.github.io/blog&#x
浏览 28提问于2019-01-17得票数 1
：“基本的注意包装器是tf.contrib.seq2seq.AttentionWrapper，这个包装器接受一个RNNCell实例，一个AttentionMechanism实例，以及一个注意深度参数(attention_size在Bahdanau和Luong的论文中，我发现根本没有注意深度，并且我不清楚注意机制的源代码。谁能告诉我'attention_size‘的意思和原则，谢谢！
浏览 0提问于2018-02-12得票数 1
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他们已经实现了各种类型的注意机制，但它是针对顺序模型的。我如何才能在我的模型中添加这些注意力？我试着用非常简单的注意力： encoded = Dense(256, activation='relu',attention_mul = multiply([encoded, attention</e
浏览 36提问于2019-04-10得票数 0
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我是个新手，我在我的模型中的forward()函数的以下代码中使用python for循环实现了一种这样的机制。为了获得注意力权重，我使用子网络(nn.Sequencial(...))它接受一对两项嵌入作为输入，并输出一个分数，就像在回归中一样。然后，所有的分数都被软化并用作注意力权重。.): """ B = batch size, I = number of items for attention, E = embedding size ""&qu
浏览 19提问于2021-11-03得票数 0
我被tensorflow r1.0中的注意力解码器实现搞糊涂了。可以在这里找到原始代码：。attention = _init_attention(encoder_state) # construct attention
浏览 2提问于2017-04-06得票数 0
在阅读注意力机制时，我对注意力这个术语感到困惑。我们的注意力是否和通常的定义中描述的一样？
浏览 22提问于2019-03-03得票数 1
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Keras的双LSTM注意模型
、、、、
我试图用Bi建立一个使用word嵌入的注意力模型。我偶然遇到了，和。然而，我对Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification的实现感到困惑attention = Flatten()(attention)RepeatVector会怎么做？at
浏览 0提问于2018-10-18得票数 3
注意力层来自 (从51行开始)。a = tf.keras.backend.exp(eij)
浏览 2提问于2019-11-21得票数 5
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如何可视化注意力权重？
、、、、
Embedding(vocab_size,100)(visible)
attention = Flatten()(attention)
attention= Activation('softmax')(at
浏览 17提问于2018-12-20得票数 7
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linear([inp] + attns, input_size, True)cell_output, state = cell(x, state)if i == 0 and initial_state_attention: attns = attention(stat
浏览 2提问于2017-08-11得票数 0
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如果您在Keras中有一个MultiHeadAttention层，那么它可以返回如下所示的注意力分数：如何从网络图中提取注意力分数？
浏览 12提问于2022-01-04得票数 3
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但是，如果seq2seq-解码器使用注意机制，它基本上会窥视编码器侧，有效地绕过编码结束时的隐藏状态。因此，并不是seq2seq-网络所依赖的所有信息都在编码结束时处于隐藏状态。从理论上讲，这是否意味着我不需要使用注意力机制，而是使用普通的-香草-seq2seq，以便在编码结束时最大限度地摆脱隐藏状态？这显然会在seq2seq-任务上牺牲很大一部分的有效性。另外，您是否同意这些可能的解决方案：-为新子网创建一个额外的注意机制?或者，或者，使用对编码器侧所有隐藏状态的卷积作为新子网的附加输入？T
浏览 1提问于2016-05-18得票数 0
我有以下代码片段的seq2seq解码器与注意力机制。它可以在tensorflow 1.13中工作。attention_mechanism = tf.contrib.seq2seq.BahdanauAttention(out_cell = tf.contrib.rnn.OutputProjectionWrapper(
attn_cell,attention
浏览 43提问于2019-08-14得票数 2
我正在研究一个机器语言翻译问题。我使用的模型是： Embedding(english_vocab_size, 256, input_length=english_max_len, mask_zero=True), RepeatVector(german_max_len),
LSTM(256, activation='relu', return_sequences=True),
浏览 1提问于2020-10-11得票数 5
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特别是，我发现注意力解码器的构建相当具有挑战性:旧的attention_decoder函数已被移除，取而代之的是，新的API期望用户在训练和预测期间为dynamic_rnn_decoder提供几个不同的注意力函数，而这些函数又依赖于prepare_attention函数。有没有人知道如何构建注意力解码器，只提供输入和最终的编码器状态？
浏览 3提问于2017-02-20得票数 0
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我的理解是，这意味着增加更小的负值更远离对角线上的注意逻辑(在掩蔽之前)，除了在解码器中的第一个多头注意力。 att
浏览 1提问于2020-01-08得票数 0
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这是一个很好的例子，但是在这个例子中使用了哪种注意力机制呢？Readme文件中没有信息。有没有人能告诉我，这篇论文描述了这里所使用的注意力？
注意部分链接：
浏览 13提问于2020-02-04得票数 0
如果任何属性为空或null，则为该属性生成类似于</Attention>的xml标记，但我希望像<Attention></Attention>那样生成它。因此，请告诉我，如果我的注意力属性为空或空，我需要做些什么才能生成像<Attention></Attention>这样的xml标记。基本上，我想要定制的xml输出。请给我引路。
浏览 1提问于2011-05-09得票数 1
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我正在学习注意力模型及其在keras中的实现。= Dense(1, activation='tanh')(activations)attention = Activation('softmax')(attention)attention = Permute([
浏览 1提问于2019-07-11得票数 1
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