attention机制在LSTM输入层的应用的图例
时间: 2023-12-02 14:02:25 浏览: 181
基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM多维时间序列预测,LSTM-Attention回归预测,多输入单输出模
在LSTM输入层应用attention机制的图例如下:
![image.png](attachment:image.png)
其中,$x_t$ 表示输入的当前时间步的特征,$h_{t-1}$ 表示上一个时间步的隐藏状态,$c_{t-1}$ 表示上一个时间步的记忆细胞。
首先,我们将 $x_t$ 和 $h_{t-1}$ 进行拼接,得到一个维度为 $2d$ 的向量 $m_t$,其中 $d$ 表示 LSTM 单元的隐藏状态维度。然后,我们通过 $m_t$ 和所有时间步的注意力权重 $\alpha_t$ 进行加权求和,得到一个维度为 $d$ 的向量 $c_t$,作为当前时间步的记忆细胞。
注意力权重 $\alpha_t$ 的计算方式为:首先,我们将 $m_t$ 通过一个全连接层得到一个维度为 $a$ 的向量 $u_t$,然后将 $u_t$ 和所有时间步的隐藏状态 $h_i$ 进行拼接,得到一个维度为 $2d$ 的矩阵 $U$。接下来,我们将 $U$ 通过一个全连接层得到一个维度为 $1$ 的向量 $a_t$,再通过 softmax 函数得到 $\alpha_t$。
以上就是在 LSTM 输入层应用 attention 机制的图例。
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