基于matlab的时序数据自注意力机制代码及解释

自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是一种用于处理序列数据的机制，能够将序列中的每个元素与其他元素进行交互，以便从全局上对序列进行建模。在自注意力机制中，每个元素都被表示为一个向量，该向量是通过将该元素与序列中所有其他元素的加权和得到的。这个权重是通过计算元素之间的相似度来确定的。

下面是一个基于MATLAB的时序数据自注意力机制的代码：

function [output] = SelfAttention(input, dk, dv)
% input: 输入矩阵，大小为 [batch_size, seq_length, feature_size]
% dk:   Q,K 向量的维数
% dv:   V 向量的维数
% output: 输出矩阵，大小为 [batch_size, seq_length, dv]

batch_size = size(input, 1);
seq_length = size(input, 2);

% 计算 Q,K,V 矩阵
Q = input * randn(size(input, 3), dk);
K = input * randn(size(input, 3), dk);
V = input * randn(size(input, 3), dv);

% 计算相似度
S = zeros(batch_size, seq_length, seq_length);
for i = 1:batch_size
    for j = 1:seq_length
        for k = 1:seq_length
            S(i,j,k) = dot(Q(i,j,:), K(i,k,:)) / sqrt(dk);
        end
    end
end

% 计算权重
A = softmax(S, 3);

% 计算输出矩阵
output = zeros(batch_size, seq_length, dv);
for i = 1:batch_size
    for j = 1:seq_length
        for k = 1:dv
            output(i,j,k) = dot(A(i,j,:), V(i,:,k));
        end
    end
end

end

在这个代码中，输入矩阵包含了序列中每个元素的特征向量，该向量的大小为 [batch_size, seq_length, feature_size]，其中 batch_size 表示批次大小，seq_length 表示序列长度，feature_size 表示每个元素的特征向量维数。

首先，通过随机生成 Q,K,V 向量，计算相似度 S。然后，通过 softmax 函数计算权重 A。最后，通过加权和计算输出矩阵。