数据是一维数据，每一条数据对应一个标签，利用tensorflow深度学习框架写一个带自注意力机制的卷积神经网络，并进行预测训练

最新推荐文章于 2025-01-22 13:48:07 发布

独木人生

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分类专栏：人工智能文章标签：人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xukris/article/details/137548599

以下是一个使用 TensorFlow 实现带自注意力机制的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行训练和预测的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型的超参数
learning_rate = 0.001
epochs = 10
batch_size = 32

# 构建带自注意力机制的卷积神经网络模型
def self_attention_cnn(input_shape, num_classes):
    inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)
    
    # 卷积层
    x = tf.keras.layers.Conv1D(32, 3, activation='relu')(inputs)
    x = tf.keras.layers.MaxPooling1D(2)(x)
    x = tf.keras.layers.Conv1D(64, 3, activation='relu')(x)
    x = tf.keras.layers.MaxPooling1D(2)(x)
    x = tf.keras.layers.Conv1D(128, 3, activation='relu')(x)
    x = tf.keras.layers.MaxPooling1D(2)(x)
    
    # 自注意力机制
    attention_weights = tf.keras.layers.Dense(1, activation='softmax')(x)
    attention_weights = tf.keras.layers.Flatten()(attention_weights)
    attention_weights = tf.keras.layers.Softmax()(attention_weights)
    attention_weights = tf.keras.layers.Reshape((1, -1))(attention_weights)
    x = tf.keras.layers.Dot(axes