注意力机制lstm示意图

下面是一个简化的注意力机制与LSTM结合的示意图：

          +--------------------------------------+
          |                                      |
          |                                      v
    +-----------------+          +------------------------+
    |     Encoder     |          |       Attention        |
    +-----------------+          +------------------------+
          |                                      |
          |                                      v
    +-----------------+          +------------------------+
    |      LSTM       |          |     Weighted Sum       |
    +-----------------+          +------------------------+
          |                                      |
          |                                      v
    +-----------------+          +------------------------+
    |      Output     |          |        Output          |
    +-----------------+          +------------------------+

在这个示意图中，输入序列首先经过一个编码器（Encoder）层，该层可以是CNN、RNN或其他类型的层。编码器的目的是将输入序列转换为特征表示。

然后，编码器的输出被传递到注意力（Attention）层。注意力层会计算每个输入位置的注意力权重，根据输入位置与目标位置之间的相关性确定权重大小。

接下来，LSTM层接收编码器和注意力层的输出作为输入。LSTM层可以捕捉序列中的时序依赖关系，并生成序列化的输出。

最后，输出可以通过加权求和（Weighted Sum）操作，根据注意力权重对LSTM层的输出进行加权求和，得到最终的注意力机制LSTM模型的输出。

需要注意的是，这只是一个简化的示意图，实际上注意力机制的实现可能会更加复杂，具体取决于模型的设计和需求。