多时许数据输入的cnn-bigru- attention模型框架

cnn-bigru-attention模型框架是一种深度学习模型，用于处理多个时间步长的序列数据，例如自然语言文本。该模型的主要组成部分包括卷积神经网络（CNN）、双向循环神经网络（BiGRU）和注意力机制（Attention）。

在该模型中，CNN层用于提取输入序列的局部特征，BiGRU层则用于捕捉输入序列的长程依赖关系。而注意力机制则可以帮助模型更好地理解输入序列的重要性，并将重要信息集中在一起，减小信息的冗余和噪声。

具体来说，cnn-bigru-attention模型框架的输入是一个多时许的序列数据，比如一句话中的单词序列。输入经过CNN层和BiGRU层的处理后，得到了一个包含所有时间步长的输出张量。然后，注意力机制会计算出每个时间步长的权重，根据权重将各时间步长的输出向量合并成一个加权平均向量，作为模型的最终输出。

通过这样的框架设计，cnn-bigru-attention模型可以有效地处理多时许的序列数据，并获得比传统模型更好的性能。