def cnn_lstm_attention_model(n_input, n_out, n_features): inputs = Input(shape=(n_input, n_features)) x = Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu')(inputs) # , padding = 'same' x = Dropout(0.3)(x) lstm_out = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(x) lstm_out = Dropout(0.3)(lstm_out) attention_mul = attention_block(lstm_out, n_input) attention_mul = Flatten()(attention_mul)#扁平层，变为一维数据 output = Dense(n_out, activation='sigmoid')(attention_mul) model = Model(inputs=[inputs], outputs=output) model.summary() model.compile(loss="mse", optimizer='adam') return model 什莫意思

这段代码是一个深度学习模型的定义，用于创建一个具有卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制的模型。以下是对每个部分的解释：

- 输入层：定义输入的形状，包括时间步长（n_input）和特征数量（n_features）。
- 卷积层：使用卷积运算提取输入数据的空间特征，其中使用了64个过滤器和1维卷积核。
- Dropout层：随机丢弃一定比例的神经元，以防止过拟合。
- 双向LSTM层：使用128个隐藏单元的双向LSTM层，可以学习输入序列的长期依赖关系，并返回完整的序列。
- 注意力层：应用注意力机制，以加强对输入序列中重要部分的关注。
- 扁平层：将注意力层的输出扁平化为一维数据。
- 全连接层：使用sigmoid激活函数将扁平化的数据映射到输出空间。
- 模型编译和返回：定义模型的损失函数和优化器，并返回构建的模型。

这个模型可以用于处理序列数据，并在输出层进行二分类预测。