如何在Python中实现简化且上下文相关的注意力?

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我是注意力机制的新手。我正在读一篇名为“基于 Gru 的人类活动识别注意机制”的论文。在这里他们使用了两种类型的注意力机制。

简化注意力
  1. 上下文相关的注意力

  2. 但是我找不到足够的资源来理解这两种类型的注意力以及如何使用python实现并使用它们。提前致谢。

我尝试学习这两种类型的注意力机制,但我感觉缺乏指导。

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python classification recurrent-neural-network gated-recurrent-unit
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简化注意力 - 这种形式仅关注序列的局部部分来计算注意力权重。它通常使用更简单的过程,例如对隐藏状态进行平均或分配直接权重,忽略更广泛的上下文。
  1. 上下文相关注意力 - 该方法考虑输入序列的整个上下文来计算注意力权重。它在序列到序列任务中特别有用,其中输出严重依赖于整个输入序列。
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