添加attention matlab

在 MATLAB 中实现 Attention 通常需要使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）中的函数，例如 `trainNetwork` 和 `sequenceInputLayer`。具体实现步骤如下：

1. 定义输入层和 LSTM 层

inputSize = 100; % 输入向量的维度
numHiddenUnits = 200; % LSTM 层的隐藏单元数量
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits)];

2. 定义 Attention 层

attentionSize = 50; % Attention 层的大小
attentionLayer = attentionLayer(attentionSize);
layers = [layers
    attentionLayer];

3. 定义输出层

numClasses = 10; % 输出类别数量
outputLayer = fullyConnectedLayer(numClasses);
layers = [layers
    outputLayer];

4. 定义训练选项

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false);

5. 使用 `trainNetwork` 函数进行训练

net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

其中，`XTrain` 和 `YTrain` 分别是训练数据和标签，`layers` 是定义好的网络层，`options` 是训练选项。

6. 使用训练好的模型进行预测

YPred = classify(net, XTest);

其中，`XTest` 是测试数据，`YPred` 是预测结果。

以上是一个简单的实现过程，具体还需要根据具体情况进行调整。