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我用的注意力机制成功地完成了实验，现在我和可视化混淆了。我也不太明白热图。如果你们能向我解释这些，那就意味着很多：
提前感谢！
浏览 4提问于2017-07-10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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在输入传递到变压器模型之前，位置编码被添加到输入中，因为否则注意机制将是顺序不变的。然而，编码器和解码器都是分层的，每一层都需要注意。那么，如果顺序对于注意力机制很重要，那么位置编码不应该添加到每个多头注意力块的输入中，而不是只在模型的输入端添加一次吗？
浏览 3提问于2021-01-02得票数 1
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/attent
浏览 28提问于2019-01-17得票数 1
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Keras有没有一个关注层？
、、、、
我将为LSTM神经网络实现注意力机制。我使用了这一层()，但它增加了错误！也许这是因为我的数据集，但类似的研究已经在注意力层获得了更高的准确性。你能给我介绍一下在Keras中实现注意力的另一种简单易用的方法吗？
浏览 3提问于2019-12-27得票数 2
我不知道为什么输出投影会影响注意力向量的大小。在我看来，注意力机制是基于单元格输出计算的，在被注意力使用之前，没有对单元格输出进行投影操作。那么，输出投影如何影响注意力向量的大小呢？
非常感谢，并恳求一些解释...
浏览 0提问于2017-03-18得票数 0
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最近，我了解了解码器-编码器网络和注意机制，并发现许多论文和博客在RNN网络上实现了注意机制。没有时间序列的前馈神经网络可以使用注意机制吗？如果可以，请提前给我一些suggestions.Thank！
浏览 33提问于2019-09-29得票数 0
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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向MultiRNNCell动态解码器添加注意力
浏览 16提问于2017-07-06得票数 2
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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
1回答
注意力网络是如何工作的？
、、、
最近我在读“注意力就是你所需要的一切”这篇论文，通过它，我发现了一个关于理解注意力网络的问题，如果我忽略了它背后的数学原理。有没有人能举个例子让我理解注意力网络？
浏览 1提问于2019-12-05得票数 4
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model.add(PReLU())model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))任何帮助都将不胜感激，尤其是代码修改。谢谢:)
浏览 2提问于2018-11-05得票数 12
我想用地面真实标签训练教师强制，但没有来自未来令牌的信息被包括在注意力机制中。为此，我认为该模型将需要因果注意力掩蔽，但我没有看到它应用于任何地方…… 如果有人能告诉我这可能发生在哪里，或者为什么它是不必要的，那将是很有帮助的。 谢谢!
浏览 184提问于2020-10-26得票数 1
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看完报纸后，注意力就是你所需要的，我有两个问题：该文件说：我的理解是，这有助于解决回指问题。我的疑问是，为什么一个人的注意力都不能在一段时间内学会这个联系呢？。
谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2019-07-14得票数 10
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当我为下面的图像二值分类编写CNN模型时，我试图在这个模型中添加一个注意层。我从tf.keras.layers.Attention：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/层/注意上读到model = keras.Sequential()
model.add(Conv2D(filters = 64, kernel_size = (3, 3), activation = 'relu', padding='same', input_shape =
浏览 0提问于2022-06-04得票数 1
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