attention-lstm参数

Attention-LSTM是一种结合了注意力机制（Attention Mechanism）和长短时记忆网络（LSTM）的神经网络模型。它可以用于自然语言处理等任务，其中注意力机制可以帮助模型更好地理解输入序列中的重要信息，而LSTM则可以帮助模型长期记忆并处理长序列。

关于Attention-LSTM的参数，通常包括：

1. LSTM的参数，包括输入、输出和遗忘门的权重矩阵，以及对应的偏置向量。

2. 注意力机制的参数，包括查询向量、键向量和值向量的权重矩阵，以及对应的偏置向量。

3. 输出层的参数，包括将LSTM的输出与注意力向量拼接后的权重矩阵，以及对应的偏置向量。

4. 学习率、正则化参数等超参数。

需要注意的是，具体的参数数量和大小会根据具体的模型结构和任务而有所不同。