LSTM结合注意力机制
时间: 2023-10-16 09:10:25 浏览: 59
LSTM结合注意力机制的原理是通过在LSTM模型中引入注意力机制来增强模型对输入序列的关注度。注意力机制允许模型在处理序列数据时,根据序列中不同位置的重要性分配不同的权重。
具体来说,在LSTM结构中,每个时间步的输入序列会通过卷积神经网络(CNN)提取出显著细粒度特征。然后,这些特征将被融合并输入到LSTM单元中进行序列建模。
注意力机制的引入使得LSTM可以从CNN提取的显著特征中提取粗粒度特征,并在处理各维度特征时进行精细化处理。这样做的好处是可以避免由于步长过长导致的记忆丢失和梯度弥散问题,并且能够更好地捕捉到由注意力机制优化的卷积运算后提取的有效特征的时间依赖性。
通过这种结构,LSTM结合注意力机制能够实现粗细粒度特征融合,全面刻画时序数据的特点。这种模型在实验中展现了优异的预测性能,相对于单独使用LSTM或CNN的方法,综合了它们各自的优势,能够更准确地捕捉到时序规律和变化趋势。