Keras-Self-Attention: 用于顺序数据的注意力机制，关注每个时间点的上下文
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简介：
Keras-Self-Attention是基于Keras框架开发的一个库，专注于为处理序列数据的任务引入自注意力机制。它能够增强模型对每个时间点前后信息的理解和利用，从而提高预测准确性与效率。
Keras 自注意力机制在处理顺序数据时考虑了每个时间戳的上下文关系。安装`keras-self-attention`库使用命令 `pip install keras-self-attention` 。默认情况下，注意力层采用附加注意力，并在整个计算相关性过程中考虑整个上下文信息。
以下代码创建了一个遵循特定方程（其中`attention_activation`是e_{t, t}的激活函数）的注意力层：
```python
import keras
from keras_self_attention import SeqSelfAttention
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000,
```
注意，代码示例中的Embedding层输出维度部分被截断了。在实际使用中，请根据需要完整设置参数。
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