16、基于注意力机制的 LSTM 模型详解与应用

基于注意力机制的 LSTM 模型详解与应用

1. 引言

在自然语言处理领域，长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的序列模型。为了进一步提升其性能和可解释性，我们为标准 LSTM 引入了注意力机制。本文将详细介绍如何实现带有注意力机制的 LSTM（AttentionLSTM），包括模型构建、数据处理、实验分析等方面。

2. AttentionLSTM 模型构建

2.1 标准 LSTM 回顾

标准 LSTM 通过输入门（$i$）、输出门（$o$）和遗忘门（$f$）来处理信息。这些门接收当前输入（$x_t$）和上一时刻的隐藏状态（$h_{t - 1}$），其架构如图所示。

2.2 AttentionLSTM 扩展

我们为 LSTM 架构添加了一个注意力门（$a$），用于传递注意力概率。AttentionLSTM 与标准 LSTM 的主要区别在于多了这个额外的门。

2.3 Keras 自定义层实现

在 Keras 中实现自定义层，我们需要实现 build 和 call 两个方法。以下是一个自定义层的示例代码：

from keras import backend as K
from keras.layers import Layer

class MyLayer(Layer): 
    def __init__(self, output_dim, **kwargs): 
        self.output_dim = output