MATLAB如何在BiLSTM网络中添加self attention layer

在MATLAB中，在BiLSTM网络中添加self attention layer的步骤如下:

1. 首先，在MATLAB中创建一个BiLSTM网络。可以使用MATLAB内置的`biLSTMLayer`函数来创建一个BiLSTM层。

2. 然后，在BiLSTM层之后添加一个self attention层。可以使用MATLAB内置的`selfAttentionLayer`函数来创建一个self attention层。

3. 将self attention层连接到BiLSTM层的输出上。可以使用MATLAB内置的`concatenationLayer`函数来连接两个层。

4. 最后，将整个网络封装在一个`layerGraph`对象中，以便进行训练和预测。

以下是一个示例代码，其中包含一个BiLSTM网络和一个self attention层：

% 创建BiLSTM层
bilstm = biLSTMLayer(hiddenSize,'OutputMode','last');

% 创建self attention层
attention = selfAttentionLayer(attentionSize);

% 连接BiLSTM层和self attention层
concat = concatenationLayer(2,2,'Name','concat');
lgraph = layerGraph();
lgraph = addLayers(lgraph,bilstm);
lgraph = addLayers(lgraph,attention);
lgraph = addLayers(lgraph,concat);
lgraph = connectLayers(lgraph,bilstm.Name,concat.Name);
lgraph = connectLayers(lgraph,attention.Name,concat.Name);

% 定义输入和输出
inputSize = size(inputData{1},2);
input = sequenceInputLayer(inputSize,'Name','input');
output = regressionLayer('Name','output');

% 将整个网络封装在一个layerGraph对象中
lgraph = addLayers(lgraph,input);
lgraph = addLayers(lgraph,output);
lgraph = connectLayers(lgraph,'input','bilstm');
lgraph = connectLayers(lgraph,'concat','output');

% 训练网络
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(inputData,outputData,lgraph,options);

需要注意的是，该代码仅为示例代码，具体实现可能需要根据实际需求进行调整。