自注意力算子是放在lstm神经网络前面还是后面会更好一点？

自注意力算子通常是用于替换LSTM或者GRU中的注意力机制，因此并不是放在它们前面或后面，而是作为它们的替代。自注意力算子是一种更加高效的序列建模方法，它可以对整个序列进行建模，不仅可以捕获长距离依赖关系，还可以避免梯度消失等问题。因此，如果你的任务需要对整个序列进行建模，那么使用自注意力算子可能会更好。但如果你的任务需要对序列中的每个元素进行建模，并且需要考虑上下文信息，那么使用LSTM或GRU可能更合适。具体选择哪种方法取决于你的任务需求和数据集。