Advertisement

Keras-Attention仓库收录了LSTM和卷积神经网络中注意力机制的源代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Attention：注意力机制在Keras中的部署需要配置环境，包括TensorFlow-GPU版本1.13.1和Keras版本2.1.5。 在本库中，我将注意力机制应用于LSTM网络的每个时间步，其核心目标是评估输入样本的重要性。 我们所使用的样本数据集如下：X = [[-21.03816538, 1.4249185], [3.76040424, -12.83660875], [1., 1.], [-10.17242648, 5.37333323], [2.97058584, -9.31965078], [3.69295417, 8.47650258], [-6.91492102, 11.00583167], [-0.03511656, -]]

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Keras-Attention：此仓库包含LSTM和卷积神经网络中的注意力机制实现-源码
    优质
    简介：Keras-Attention 是一个开源代码库，提供了在 LSTM 和卷积神经网络中实现注意力机制的方法。该库为深度学习模型的开发人员提供了一个宝贵的资源，帮助他们更好地理解和应用注意力机制。 注意：在Keras中的注意力机制实现需要以下环境配置：tensorflow-gpu==1.13.1 和 keras==2.1.5。 本段落中，我们将在LSTM的Step上应用注意力机制，目的是突出输入样本每个时间步的重要性。使用的示例数据如下： X = [[-21.03816538 1.4249185 ] [ 3.76040424 -12.83660875] [ 1. 1. ] [-10.17242648 5.37333323] [ 2.97058584 -9.31965078] [ 3.69295417 8.47650258] [-6.91492102 11.00583167] [-0.03511656 -...
     
  • 带有注意力机制的卷积神经网络源码.zip
    优质
    本资源为一个包含注意力机制的卷积神经网络（CNN）的Python代码实现，适用于图像识别和分类任务。下载后可直接运行实验或作为项目参考代码。 【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师还是企业界的探索者，这个项目都是为您量身打造的。无论是初入此领域的新人，还是寻求更高层次进阶的专业人士，在这里都能找到所需的资源和知识。不仅如此，该项目还可以作为毕业设计、课程作业或立项演示使用。 【人工智能的深度探索】 人工智能是一门模拟人类智能的技术与理论体系，使计算机能够展现出类似人类的思考、判断、决策、学习及交流能力。它不仅是一项技术，更是一种前沿科学领域的研究方向。 【实战项目与源码分享】 我们深入探讨了包括深度学习基本原理在内的多个领域，并提供了神经网络应用、自然语言处理、语言模型构建以及文本分类和信息检索等多方面的内容讲解。此外还有丰富的机器学习、计算机视觉及自然语言处理的实战项目代码，帮助您从理论知识过渡到实际操作中去实践运用；如果您已经有了一定的基础水平，则可以根据提供的源码进行修改与扩展，开发出更多新功能。 【期待与您同行】 我们诚挚地邀请大家下载并使用这些资源，在人工智能这片广阔的领域里一起探索前行。同时我们也非常欢迎各位的交流互动，共同学习、相互促进成长进步。让我们在充满挑战和机遇的人工智能世界中携手共进！
     
  • ACNN: 基于注意力机制的卷积神经网络模型源代码-源码网
    优质
    ACNN是一款集成注意力机制的先进卷积神经网络模型开源代码，旨在提高深度学习中特征提取与分类的精度和效率。此项目为研究人员及开发者提供了一个强大的工具，以探索并应用先进的AI技术于各类应用场景之中。 神经网络论文基于注意力机制的卷积神经网络模型源代码要求使用Python 2.7和Keras 2.0。该代码采用Theano作为后端。 文件说明： - 文件“movie_reviews_positive.txt”包含正向评论，而“movie_reviews_negative.txt”则为负向评论。 - 每个评论文件中的每一行代表一条单独的评论句。 - “con_att.py”是模型的主要文件。 - “data_loader.py”用于数据加载与初步处理工作。 - “word_vectors.save”是由针对特定数据集生成的词向量文件。 运行模型时，该模式接受两个参数：模式（最大音量内部或外部）和内部/外部。执行ACNN内核代码可以使用命令“python con_att.py 注意 内部”，而要执行外层则用命令“python con_att.py 至少 关注 外部”。如果希望运行标准的CNN模型，只需将参数设置为最大音量内部即可。 需要修改的地方： - 在文件con_atten.py中的第38行和65行左右的位置，请根据实际需求进行适当的调整。
     
  • Keras-Attention-Mechanism-Master: Keras的注意力机制
    优质
    Keras-Attention-Mechanism-Master 是一个专注于使用Keras框架实现和研究注意力机制的项目。它提供了多种用于自然语言处理等任务的注意力模型示例，促进深度学习社区对这一先进概念的理解与应用。 在Keras中实现了简单的注意机制的层包括密集（注意2D块）以及LSTM、GRU（注意3D块）。下面是一个示例中的“Hello World”案例：使用一个包含32个值的向量v作为模型输入，这是一个简单前馈神经网络。在这个例子中，我们假设v[1]是目标，并且该目标为二进制类型（0或1）。 对于密集层而言，可以这样实现注意机制： ```python inputs = Input(shape=(input_dims,)) attention_probs = Dense(input_dims, activation=softmax, name=attention_probs)(inputs) attention_mul = keras.layers.Multiply()([inputs, attention_probs]) ``` 这里我们通过一个Dense（全连接）层计算注意力权重，使用了Softmax激活函数以确保这些权重加起来等于1。然后将输入向量与生成的注意权重重叠相乘。 这个例子展示了如何在Keras中应用简单的注意机制来处理特定任务中的数据集和目标值。
     
  • 注意力神经网络（Attention Neural Networks） Lecture 13...
    优质
    本讲座为系列课程第十三讲，专注于介绍注意力机制在神经网络中的应用原理与实践案例，解析其如何改进模型在自然语言处理等领域的表现。 **注意力神经网络（Attention Neural Networks）** 在深度学习领域，注意力机制已经成为一种重要的技术，在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域得到广泛应用。Bahdanau等人于2015年首次提出这一概念，其核心思想是允许模型在处理输入序列时对不同部分分配不同程度的关注，而不是平均对待所有信息。这种机制模仿了人类理解和处理复杂信息的聚焦能力，使模型能够更高效地提取关键信息，并提高预测精度。 传统的RNN（循环神经网络）或LSTM（长短时记忆网络）中，信息通常通过隐藏状态进行传播，但这种方法往往难以捕捉长距离依赖关系。注意力机制引入后，模型可以在每个时间步根据当前上下文动态调整对输入序列不同部分的权重，从而更加灵活地处理序列数据。 **与图神经网络的关系** 图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一种适用于非欧几里得结构的数据深度学习模型，可以捕捉到数据间的拓扑结构信息。在GNN中，节点和边分别代表数据点及其之间的关系，并通过消息传递的方式更新每个节点的特征表示。 然而，注意力机制与图神经网络的一个关键区别在于：注意力机制试图在不知道数据间直接关联的情况下自我发现这些关系。当每两个数据点之间都存在连接（即完全连接的图）时，可以将注意力网络视为一种特殊的GNN，其中的注意力权重可被视为边的强度。在这种情况下，注意力机制能够自动学习哪些连接更重要；而GNN则更侧重于利用已知结构信息。 **应用和优势** 注意力机制的应用广泛：在机器翻译中，模型可以根据源语言中的关键短语生成目标语言的准确译文；在图像识别中，它可以集中关注特定区域以提高准确性；在语音识别中，则可以帮助模型专注于讲话人的关键音节，从而提升识别效果。相比于传统模型，注意力机制具有以下优势： 1. **灵活性**：能够动态调整对输入序列不同部分的关注度，适应各种任务需求。 2. **效率**：通过关注关键信息而减少不必要的计算量，提高计算效率。 3. **可解释性**：可视化注意力权重可以直观理解模型的决策过程。 总之，注意力神经网络是深度学习中的一个重要工具，它以模仿人类注意的方式提升了模型性能和透明度。随着研究深入，更多变体及应用场景正在不断涌现，并对推动AI技术发展发挥着重要作用。
     
  • 基于卷积神经网络与注意力机制的文本情感分析
    优质
    本研究提出了一种结合卷积神经网络和注意力机制的方法，用于提高文本情感分析的准确性和效率。通过实验验证了该方法的有效性。 基于卷积神经网络（CNN）和注意力模型的文本情感分析方法结合了两种深度学习技术的优势，能够更准确地捕捉文本中的情感倾向。这种方法通过利用CNN提取局部特征，并借助注意力机制突出重要的语义信息，从而提高了对复杂文本数据的情感理解能力。
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention（结合卷积神经网络、长短期记忆网络及注意力机制）的多变量时间序列预测模型
    优质
    本研究提出了一种结合CNN、LSTM和Attention机制的新型多变量时间序列预测模型，旨在提升复杂数据模式识别与未来趋势预测的准确性。 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的多变量时间序列预测方法适用于处理复杂的时间序列数据。该模型能够有效利用多维特征信息，提高预测精度。在MATLAB 2020版本及以上环境中实现此算法时，评价指标包括R²、平均绝对误差(MAE)、均方误差（MSE）、根均方误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)，以全面评估模型性能。代码设计简洁高效，便于学习与调试，并支持不同数据集的灵活替换。
     
  • 基于TensorFlow和Keras的Python卷积神经网络
    优质
    本项目采用Python语言，结合TensorFlow框架与Keras库，构建并优化了卷积神经网络模型，适用于图像识别等领域。 卷积神经网络可以使用TensorFlow结合Keras库在Python环境中实现。