一个基于matlab的attention代码

以下是一个基于Matlab的简单注意力机制实现代码示例：

%% 假设输入为一个 28x28 的图像
input_image = rand(28, 28);

%% 初始化注意力参数
num_glimpses = 5; % 注意力机制迭代次数
glimpse_size = 8; % 每个注意力窗口的大小
sigma = 0.1; % 注意力窗口方差

%% 循环迭代注意力机制
for i = 1:num_glimpses
%% 创建一个注意力窗口并计算注意力权重
glimpse = create_glimpse(input_image, glimpse_size);
weights = attention_weights(glimpse, sigma);

%% 应用注意力权重并将结果输入到下一次迭代
input_image = glimpse .* weights;
end

%% 创建注意力窗口的函数
function glimpse = create_glimpse(input_image, size)
%% 从输入图像中随机选择一个位置作为注意力窗口中心
center_row = randi(size(input_image,1) - size);
center_col = randi(size(input_image,2) - size);

%% 提取注意力窗口
glimpse = input_image(center_row:center_row+size-1, center_col:center_col+size-1);
end

%% 计算注意力权重的函数
function weights = attention_weights(glimpse, sigma)
%% 创建一个正态分布的注意力权重矩阵
[rows, cols] = size(glimpse);
[x, y] = meshgrid(1:cols, 1:rows);
x = x - cols/2;
y = y - rows/2;
d = sqrt(x.^2 + y.^2);
weights = exp(-(d.^2) / (2*sigma^2));

%% 对注意力权重进行归一化
weights = weights / sum(weights(:));
end

注意：这是一个非常简单的示例，实际的注意力机制可能会有更复杂的实现。此外，该示例仅用于说明注意力机制的基本思想，并不适用于实际应用。