注意力机制放在LSTM前

对于注意力机制的应用，通常是在LSTM（或其他循环神经网络结构）之前使用。注意力机制的目的是为了提取输入序列中的关键信息，并根据这些信息对不同的输入进行加权处理。

在传统的序列模型中，比如普通的LSTM模型，每个时间步的输入都会直接传递到LSTM单元中进行处理。但是，这种方式可能导致模型对所有输入信息都进行同等处理，无法区分各个输入的重要性。

通过引入注意力机制，我们可以根据输入的重要性程度来加权处理。具体来说，注意力机制会对输入序列中的每个元素进行权重计算，这些权重表示了该元素对当前输出的贡献。然后，根据这些权重对输入元素进行加权求和，得到一个加权汇总信息，再将该信息作为LSTM模型的输入。

通过将注意力机制放在LSTM之前，模型能够更好地关注输入序列中的重要部分，并根据上下文动态调整权重，从而提高模型的表现和泛化能力。