请帮我写一个对时序数据进行处理的注意力机制matlab子程序

好的，以下是一个简单的时序数据处理的注意力机制 Matlab 子程序：

function [context_vector, attention_weights] = attention_mechanism(sequence, query, memory, hidden_units)
% sequence: 输入的时序数据，形状为 [batch_size, sequence_length, input_dim]
% query: 查询向量，形状为 [batch_size, hidden_units]
% memory: 记忆矩阵，形状为 [batch_size, sequence_length, hidden_units]
% hidden_units: 隐藏层单元数

% 计算注意力权重
query_with_time_axis = reshape(query, [size(query, 1), 1, size(query, 2)]);
score = dot(memory, query_with_time_axis, 3);
attention_weights = softmax(score, 2);

% 计算上下文向量
context_vector = sum(attention_weights .* sequence, 2);

end

在这个子程序中，我们通过输入的时序数据 `sequence`、查询向量 `query` 和记忆矩阵 `memory`，计算注意力权重和上下文向量。具体来说：

- 首先，我们将查询向量扩展为 [batch_size, 1, hidden_units] 的形状，以便与记忆矩阵进行点积。
- 然后，我们计算记忆矩阵和查询向量之间的点积得分，并使用 softmax 函数将其转换为注意力权重。
- 最后，我们将注意力权重乘以时序数据，得到加权后的上下文向量。

需要注意的是，这里的 softmax 函数使用了 `softmax` 子程序，它可以通过以下方式定义：

function y = softmax(x, dim)
% softmax 函数，对于输入 x，沿着指定的维度 dim 计算 softmax 值

if nargin < 2
    % 如果未指定维度，则默认对最后一个维度进行 softmax
    dim = ndims(x);
end

% 对指定维度进行 softmax
y = exp(x - max(x, [], dim, 'omitnan'));
y = y ./ sum(y, dim, 'omitnan');

end

这个 `softmax` 子程序是一个通用的实现，可以对任意维度进行 softmax 计算。