注意力机制MATLAB代码

注意力机制是一种深度学习模型中的关键组件，它允许模型在处理序列数据时关注输入的不同部分。在MATLAB中，可以使用官方库或第三方工具来实现注意力机制，例如Deep Learning Toolbox或者Neural Network Toolbox。

以下是一个简单的例子，展示如何在MATLAB中创建一个基于双向循环神经网络(BiLSTM)和自注意力(Attention)机制的模型结构：

% 导入所需库
import deepLearning.*
import layers.*

% 定义模型参数
inputSize = 100; % 输入向量维度
hiddenSize = 64; % LSTM隐藏层大小
numClasses = 5; % 类别数
numAttention Heads = 8; % 注意力头的数量

% 创建BiLSTM层
lstmLayer = lstmLayer(hiddenSize,'OutputMode','last');

% 创建注意力层
attentionLayer = attentionLayer(hiddenSize, 'NumHeads', numAttention);

% 创建全连接层
fcLayer = fullyConnectedLayer(numClasses);

% 创建模型
model = sequenceInputLayer(inputSize);
model = timeDistributed(lstmLayer, model);
model = timeDistributed(attentionLayer, model);
model = dropoutLayer(0.5, 'Name', 'dropout'); % 添加dropout防止过拟合
model = fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'output');
model = softmaxLayer('Name', 'softmax');

% 编译模型
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 10, 'MiniBatchSize', 32);
model = trainNetwork(trainData, labels, options, model);

在这个例子中，`trainData` 和 `labels` 分别是训练数据和对应标签，而`attentionLayer`会根据前一层的输出计算注意力权重，并将加权后的结果输入到后续的全连接层。

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要根据任务需求调整模型结构、添加或修改其他层，以及处理序列数据的填充和截断等细节。