NAM注意力机制的matlab代码

NAM（Neural Attention Model）注意力机制是一种用于加权计算输入序列中每个元素的重要性的方法。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现NAM注意力机制：

function attention_weights = NAM_attention(input_sequence, query_vector)
    % 计算输入序列的长度
    sequence_length = size(input_sequence, 2);
    
    % 初始化注意力权重向量
    attention_weights = zeros(1, sequence_length);
    
    % 计算每个元素与查询向量的相似度
    similarities = dot(input_sequence, query_vector);
    
    % 使用softmax函数将相似度转换为注意力权重
    attention_weights = softmax(similarities);
end

% softmax函数实现
function output = softmax(input)
    % 防止指数溢出，减去最大值
    input = input - max(input);
    
    % 计算指数
    exp_input = exp(input);
    
    % 计算softmax值
    output = exp_input / sum(exp_input);
end

上述代码中，`NAM_attention`函数接受输入序列和查询向量作为参数，并返回每个输入元素的注意力权重。该函数首先计算每个元素与查询向量的相似度，然后使用softmax函数将相似度转换为注意力权重。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和扩展。