cnn-gru-attention

CNN-GRU-Attention 是一种神经网络模型，用于处理序列数据，例如自然语言处理任务。它的结构包括卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和注意力机制 (Attention)。

CNN 用于提取序列中的局部特征，GRU 用于捕捉序列中的长期依赖关系，而 Attention 则可以帮助模型更好地关注重要的部分。

具体来说，模型首先使用 CNN 对输入序列进行卷积操作，提取局部特征。然后将其输入到 GRU 中，GRU 逐步更新隐藏状态，以捕捉序列中的长期依赖关系。最后，使用 Attention 机制对 GRU 的输出进行加权平均，以获得最终的表示。

这种模型在许多序列处理任务中取得了很好的效果，例如文本分类、机器翻译等。