RNN-LSTMGRU-注意力机制模型的图示

以下是RNN-LSTM/GRU和注意力机制的模型图示：


在这个模型中，输入序列首先通过RNN-LSTM/GRU模型进行处理，得到一个隐含表示。然后，隐含表示通过注意力机制进行加权，得到一个加权隐含表示。最后，加权隐含表示通过全连接层进行处理，得到最终的输出。

在注意力机制中，首先通过一个注意力函数计算每个输入位置的权重。在这个模型中，我们使用了点积注意力（Dot-product Attention），即通过计算输入位置和隐含表示的点积来计算权重。然后，通过对权重进行softmax归一化，得到输入位置的概率分布。最后，将输入位置的隐含表示与对应的权重进行加权求和，得到加权隐含表示。

总的来说，RNN-LSTM/GRU和注意力机制的结合可以提高模型对序列数据的建模能力，帮助模型更加准确地理解和处理输入序列。