lstm后加注意力机制
时间: 2023-08-28 15:13:50 浏览: 66
在使用LSTM后加入注意力机制的方法中,可以使用self-attention机制来实现。首先,可以通过计算隐藏状态h的注意力得分,来衡量h与其他隐藏状态之间的相似度。这可以通过内积计算得出,然后通过softmax函数进行归一化处理,得到每个隐藏状态的注意力权重。接下来,将每个隐藏状态与对应的注意力权重相乘,并求和得到加权和。最后,将加权和作为LSTM的输出。这种方法可以提高LSTM对不同隐藏状态的关注度,从而更好地捕捉重要的上下文信息。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [在LSTM上加注意力机制](https://blog.csdn.net/m0_54342473/article/details/127521246)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [基于LSTM + 注意力机制(self-attention)进行天气变化的时间序列预测](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/127270853)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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