attention机制应用在LSTM输出层时，对LSTM模型有哪些帮助？是如何实现的？请用通俗的语言讲给我

当我们在使用LSTM模型进行序列数据的处理时，我们通常会把LSTM的输出传入到一个全连接层中进行分类、回归等任务。但是在这个过程中，LSTM的输出可能存在一些信息被忽略的问题，比如长序列中靠前的信息可能被后面的信息覆盖，导致模型学习不到所有的重要信息。

而attention机制的应用可以帮助LSTM从输入序列中选择更重要的部分来进行输出，以提高模型的准确性。具体来说，attention机制可以给LSTM的每个输出向量分配一个权重，使得输出向量更加关注输入序列中对应的重要部分。

实现上，我们可以在LSTM输出层前面加上一个attention层，让模型能够根据输入序列的不同部分分配不同的权重。这个attention层通常由一个全连接层和一个softmax函数组成，其中全连接层会根据输入序列的上下文信息计算出每个位置的权重，softmax函数将这些权重归一化为一个概率分布，最终生成一个权重矩阵，用于加权LSTM输出向量。这样，LSTM输出向量就可以更加准确地反映输入序列中的重要信息，以提高模型的性能。