公式推导下Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network 的原理

Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network (DS-ARNN) 是一种用于序列标注任务的深度学习模型。它由两个部分组成：第一部分是基于注意力机制的双向长短时记忆网络 (Bi-LSTM)，用于提取序列的高级特征；第二部分是基于注意力机制的前馈神经网络 (FNN)，用于权衡不同位置的特征并预测序列标签。

DS-ARNN 的第一部分使用双向长短时记忆网络 (Bi-LSTM) 提取序列的高级特征。 Bi-LSTM 是一种结合了正向和反向 LSTM 的网络，可以捕捉序列中正反两个方向上的依赖关系。

第二部分使用基于注意力机制的前馈神经网络 (FNN) 来权衡不同位置的特征并预测序列标签。注意力机制允许模型在不同位置上的输入之间进行权衡，从而更好地理解序列的上下文信息。最终,DS-ARNN可以更好地学习序列中的高级特征并预测标签。