新改进！LSTM与注意力机制结合，性能一整个拿捏住

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众所周知， LSTM 并不能很好地处理长序列和重要信息的突出，这导致在某些情况下性能不佳。而 注意力机制 模拟人类视觉注意力机制的特点可以很好地解决这个问题。 说具体点就是，注意力机制通过权重分布来决定应该关注输入序列中的哪些部分，它允许模型在生成输出时动态调整其关注的焦点，以便更好地捕捉输入序列中的关键信息。 如此一来，通过结合LSTM的长期依赖捕捉能力和注意力机制的动态关注焦点调整能力，我们的模型就可以更有效地处理各种复杂的序列处理任务，被应用到更多的领域。 为方便各位深入理解这一策略，我分享了 9个 LSTM结合注意力机制 的最新方案，涉及多领域应用，希望可以给同学们提供新的灵感。 扫码添加小享， 回复“ 长短注意 ” 免费获取 全部论文合集 Enhanced predictive modeling of hot rolling work roll wear using TCN‑LS ………………………………