LSTM编码器解码器注意力机制

LSTM编码器解码器注意力机制是一种神经网络机器翻译（NMT）模型，它在编码器-解码器架构的基础上增加了注意力机制。在传统的编码器-解码器模型中，编码器将整个输入序列编码为一个固定长度的向量，然后解码器使用该向量生成输出序列。但是，在实际应用中，输入序列可能非常长，这会导致编码器无法捕捉到所有的信息。因此，注意力机制被引入到模型中，以便解码器可以在生成每个输出时“关注”输入序列的不同部分。具体来说，注意力机制允许解码器在生成每个输出时“查看”编码器的所有隐藏状态，并根据它们的相关性对它们进行加权平均。这样，解码器就可以更好地捕捉到输入序列的重要信息，从而提高翻译的准确性和流畅性。