matlab 注意力机制代码

以下是一个简单的注意力机制实现的 Matlab 代码示例：

function [context_vector, attention_weights] = attention(query, key, value)

% query:   查询向量，大小为 [hidden_size, 1]
% key:     键向量，大小为 [hidden_size, seq_length]
% value:   值向量，大小为 [seq_length, feature_size]

% 计算注意力分数
scores = key' * query;           % 大小为 [seq_length, 1]
attention_weights = softmax(scores);   % 大小为 [seq_length, 1]

% 计算上下文向量
context_vector = attention_weights' * value;  % 大小为 [1, feature_size]
end

function softmax_scores = softmax(scores)
% 避免数值不稳定性，使用 softmax 的 trick
shifted_scores = scores - max(scores);
exp_scores = exp(shifted_scores);
softmax_scores = exp_scores ./ sum(exp_scores);
end

该函数实现了一个简单的注意力机制，接受一个查询向量 `query`，一个键向量 `key` 和一个值向量 `value`，返回一个上下文向量 `context_vector` 和注意力权重 `attention_weights`。

在注意力机制中，我们首先计算注意力分数，这里使用点积作为分数计算方式。然后将分数通过 softmax 函数归一化得到注意力权重。最后，我们将注意力权重乘以值向量，得到上下文向量。

这个函数只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的注意力机制，例如多头注意力机制等。