attention机制应用在LSTM输出层时,需要用到哪些公式?这些公式分别具有怎样的含义?请详述。
时间: 2024-06-09 17:09:40 浏览: 11
在将注意力机制应用于LSTM的输出层时,需要使用以下公式:
1. 计算注意力权重
$$
\alpha_t^{(i)}=\frac{exp(e_{t}^{(i)})}{\sum_{j=1}^{T}exp(e_{t}^{(j)})}
$$
其中,$\alpha_t^{(i)}$ 表示第 $i$ 个时间步的注意力权重,$T$ 表示所有时间步的总数,$e_{t}^{(i)}$ 表示第 $i$ 个时间步的注意力能量,可以使用以下公式计算:
$$
e_{t}^{(i)}=v^Ttanh(W_1h_t+W_2h_i)
$$
其中,$v$ 是注意力权重的向量,$W_1$ 和 $W_2$ 是学习参数的权重矩阵。
2. 计算加权平均后的输出
$$
c_t=\sum_{i=1}^{T}\alpha_t^{(i)}h_i
$$
其中,$c_t$ 表示第 $t$ 个时间步的加权平均输出,$h_i$ 表示第 $i$ 个时间步的LSTM输出。
3. 计算经过注意力机制后的LSTM输出
$$
y_t=W_oc_t+b_o
$$
其中,$y_t$ 表示第 $t$ 个时间步的LSTM输出,$W_o$ 和 $b_o$ 是学习参数的权重矩阵和偏置向量,$c_t$ 是加权平均后的输出。
这些公式的含义如下:
- 注意力权重 $\alpha_t^{(i)}$:表示第 $i$ 个时间步对于第 $t$ 个时间步的重要程度。
- 注意力能量 $e_{t}^{(i)}$:表示第 $i$ 个时间步和第 $t$ 个时间步之间的相似度,用于计算注意力权重。
- 加权平均输出 $c_t$:表示对所有时间步的LSTM输出进行加权平均后的结果。
- LSTM输出 $y_t$:表示经过注意力机制后的LSTM输出,是加权平均输出与学习参数的线性组合。
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