我正在阅读一篇研究论文，其中使用编码器的输出而不是 bert 模型的最终输出（注意力自动编码器的输出）

我使用 TensorFlow 函数式 API 创建了一个语言翻译模型。 这是我用过的编码器-解码器模型。 <pre><c

当滚动 PyTorch 包 (<a href="https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#non-linear-activations-weighted-sum-nonlinearity" rel="nofollow n

值在哪里 <pre><code>rnn_size: 512 batch_size: 128 rnn_inputs: Tensor(&#34;embedding_lookup/Identity_1:0&#34;, shape=(?, ?, 128)

我使用以下代码初始化并拟合模型： （使用两个 epoch 只是为了测试它是否运行） <pre><code>import tensorf

我正在使用 Transformer 构建自回归模型，但潜在空间有点大。因此，我试图采用稀疏注意力。 我从 <a href=

我研究了 Transformer 架构中自回归与非自回归之间的区别。但我想知道 TensorFlow 中的注意力层是否实际上

<pre><code>def encoder(): input_layer = Input(batch_shape=(None, 13, 128)) h= layer(input_layer) h= Masking(mask_value=0.0)(h)

在基于 CNN-LSTM/GRU 的网络中，是否仍然可以将注意力层的权重直接与输入相关联，以可视化模型赋予输入

我正在尝试在来自 Kaggle 的 In-Short 数据集上实现注意力机制，但我被解码器模块的这个输入张量困住了

我几乎没有试图在 Rstudio 的库中找到一个（相当）最近为 Keras 引入的 <code>layer_attention</code> 示例。 <p

我目前正在做一个风格转移项目，想看看内容和风格图像的显着图之间的区别。我已经设法使实际传输

我目前正在尝试为 im2latex 问题制定自己的解决方案。我在 github 上看到了一些项目，它们都使用 Visual Att

我已经看到 keras 现在带有 <a href="https://keras.io/api/layers/attention_layers/attention/" rel="nofollow noreferrer">Attention

我已经使用 Tensorflow AOCR API 训练了一个模型。接下来，我将其导出为 SavedModel 格式。作为输出节点，我

我为文本摘要创建了一个 Seq2Seq 模型。我有两种模型，一种有注意力，一种没有。没有注意力的人能够

我有这个带有点积注意力层的模型。我已经注释掉了代码中的部分。我如何使用自我注意力而不是我拥

这基本上是 <a href="https://stackoverflow.com/questions/68444781/keras-model-trains-successfully-but-generating-predictions-gives-va

大多数基于通道注意力网络的研究工作使用 RGB 图像进行图像分类或使用多通道进行信号分类。所以我的

我正在尝试掌握分层注意力网络(HAN)的概念,我在网上找到的大多数代码或多或少与此处的代码相似：https://medium.com/jatana/report-on-text-classification-using-cnn-rnn-han-f0e887214d5f：embedding_layer=Embedding(len(word_index)+1,E