在matlab里attention机制如何和lstm链接

在Matlab中，可以使用深度学习工具箱中的LSTM层和Attention层来实现LSTM和Attention的链接。

首先，使用LSTM层创建一个LSTM网络，例如：

inputSize = 100; % 输入特征维度
hiddenSize = 128; % LSTM隐藏层维度
numClasses = 10; % 输出类别数
numHiddenUnits = 128; % 隐藏层大小
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(hiddenSize,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer()
    classificationLayer()];

然后，在LSTM层之后添加一个Attention层，用于对LSTM输出的序列进行加权汇总。例如：

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(hiddenSize,'OutputMode','sequence')
    attentionLayer('SequenceLength','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer()
    classificationLayer()];

注意，这里使用了`OutputMode`参数来指定LSTM层的输出模式。如果设置为`last`，则LSTM层仅返回最后一个时间步的输出；如果设置为`sequence`，则LSTM层返回整个序列的输出。在Attention层中，将`SequenceLength`参数设置为`last`，表示仅对最后一个时间步的输出进行加权汇总。

最后，在训练模型时，可以使用LSTM层和Attention层的联合输出作为模型的预测结果。例如：

net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
YPred = classify(net,XTest);

其中，`XTrain`和`YTrain`是训练数据和标签，`XTest`是测试数据。`classify`函数将使用LSTM层和Attention层的联合输出对测试数据进行分类，并返回预测结果。