lstm 注意力机制

LSTM 注意力机制是一种在深度学习中常用的技术，用于处理序列数据。在天气预测任务中，LSTM 注意力机制可以用来预测给定天气因素下城市的温度变化。这个项目使用了LSTM 注意力机制训练一个网络模型来完成这个任务。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于LSTM + 注意力机制（self-attention）进行天气变化的时间序列预测](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/127270853)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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