python实现利用小波变换改进自注意力机制

自注意力机制(Attention Mec[han](https://geek.csdn.net/educolumn/0d22b54eaf6bcf967d9625e1679d00b4?spm=1055.2569.3001.10083)ism) 是一种能够根据输入信息自动计算权值，从而实现对不同信息的加权处理的深度学习模型。在自然[语言](https://geek.csdn.net/educolumn/05c8de7581a582e6d46821757663ed30?spm=1055.2569.3001.10083)处理、图像处理等领域，自注意力机制已经得到广泛的应用。其中，Transformer模型是一种基于自注意力机制的模型，已经在机器翻译等任务中取得了很好的表现。 小波变换(Wavelet Transform) 是一种能够将[信号](https://geek.csdn.net/educolumn/05057486f43155154a04d7d84a955d04?spm=1055.2569.3001.10083)分解成不同尺度的[频率](https://geek.csdn.net/educolumn/0107aff6559db6ae81100d4beedc65af?spm=1055.2569.3001.10083)成分的数学工具。在图像处理、[信号](https://geek.csdn.net/educolumn/05057486f43155154a04d7d84a955d04?spm=1055.2569.3001.10083)处理等领域，小波变换也得到了广泛的应用。利用小波变换对输入进行分解，可以得到更加细致的频域信息，从而提高自注意力机制的效果。 下面是利用小波变换改进自注意力机制的一个简单实现： ```python import numpy as np import pywt def wavelet_attention(input, num_heads, num_hidden): # input: [batch_size, seq_length, input_size] # num_heads: the number of attention heads # num_hidden: the number of hidden units in each attention head # 对每个通道进行小波变换 input_wt = np.zeros_like(input) for i in range(input.shape[-1]): coeffs = pywt.dwt(input[:, :, i], 'db1 ```