LSTM中的自注意力

在LSTM中的自注意力是指在长短时记忆网络（LSTM）中引入自注意力机制。自注意力机制可以帮助网络模型更好地理解输入序列中的关键信息和上下文关系，从而提高模型的性能。具体来说，在LSTM中，自注意力机制使用注意力权重来调整输入序列中每个时间步的重要性。这样，网络就可以更加关注与当前时间步相关的重要信息，并在处理输入序列时更准确地捕捉到关键的上下文信息。通过引入自注意力机制，LSTM可以更好地学习到输入序列之间的依赖关系，从而提高了模型的表达能力和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Pytorch】BERT+LSTM+多头自注意力（文本分类）](https://blog.csdn.net/weixin_42419611/article/details/123123340)[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 style="max-width: 100%"]
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