LSTNet--结合时间注意力机制的LSTM模型（附源码）

一、引言

        LSTM出现以来，在捕获时间序列依赖关系方面表现出了强大的潜力，直到Transformer的大杀四方。但是，就像我在上一篇博客《RNN与LSTM原理浅析》末尾提到的一样，虽然Transformer在目标检测、目标识别、时间序列预测等各领域都有着优于传统模型的表现，甚至是压倒性的优势。但Transformer所依赖的Multi-Head Attention机制给模型带来了巨大的参数量与计算开销，这使得模型难以满足实时性要求高的任务需求。我也提到，LSTM想与Transformer抗衡，似乎应该从注意力机制方面下手。事实上，已经有研究这么做了，那就是LSTNet。

二、LSTNet

        2018年，论文《Modeling Long- and Short-Term Temporal Patterns with Deep Neural Networks》正式提出了LSTNet。LSTNet的出现可以认为是研究人员通过注意力机制提升LSTM模型时序预测能力的一次尝试，文中共提出了LST-Skip与LST-Atten两种模型。其中，LST-Skip需要手动设置序列的周期，比较适用于交通流预测等周期明确可知的时间序列，而LST-Atten模型则可以自动捕捉模型的周期。实验表明，上述两种模型在周期序列预测中表现出了良好的性能。

        然而，上述模型的性能受制于序列的周期与可用历史状态的长度。首先，模型的注意力机制为“时间注意力机制”，其本质是利用了序列内部的时间性周期，因此对于没有明显周期性的序列（如：车辆轨迹序列）则不能很好地发挥优势。其次，LST-Atten依赖于历史状态挖掘序列的周期，若可用的历史状态较短，无法反映一个完整的周期，则模型可自主挖掘周期性的优势仍无法体现。

三、方法        

        本文以实现LST-Atten为例（在进入FC层前的张量处理与原文稍有不同），描述LSTM中的时间注意力机制。由于在优快云的编辑器中不方便使用各种专业符号，因此下文中使用的符号一切从简，不以专业性为目的。

        我们假设使用过去的A帧数据预测未来的B帧，且LSTM编码器中A个LSTM单元的隐状态为H，LSTM解码器中第一个LSTM单元的隐状态为h1。那么集成了时间注意力机制的LSTM编码-解码器工作原理可用如下表示：

         其中，F为打分函数，用于计算H与h1之间的余弦相关度。然后，通过softmax函数，这些余弦相关度被转换为各历史隐状态的相对权重。H中各时刻隐藏状态的加权和与解码器第一帧输出的隐藏状态h1相