请用表格呈现attention机制在LSTM输入层的应用的流程

| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 定义输入序列，将其表示为一个矩阵X，其中每一行代表一个时间步的输入向量。 |
| 2 | 定义LSTM模型，包括一个输入层和一个输出层。在LSTM输入层中，将每个时间步的输入向量与一个注意力向量相乘以产生加权输入。 |
| 3 | 定义注意力向量，它是一个与输入序列长度相同的向量，每个元素对应于输入序列中的一个时间步。 |
| 4 | 计算注意力权重，这些权重是输入序列中每个时间步的权重，以便在加权输入中给予不同的重视程度。 |
| 5 | 计算加权输入，将注意力权重应用于输入矩阵X中的每个时间步，以产生加权输入矩阵。 |
| 6 | 将加权输入矩阵作为LSTM模型的输入，执行前向传递，并产生输出向量。 |
| 7 | 根据输出向量计算损失函数，并在训练过程中最小化该函数。 |
| 8 | 在测试过程中，使用LSTM模型对新输入序列进行预测，通过注意力机制选择最重要的时间步并产生相应的输出。 |