cnn-bilstm- attention

Question

有哪位知道这种是什么情况吗，这是用这个模型来做分类的，我有cnn-bilstm的代码，不知道怎么在后面加attention，QQ了🥺

Answer 1

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CNN-BiLSTM-Attention模型

你正在使用CNN-BiLSTM模型来做文本分类，并且想添加Attention机制来提高模型的性能。这个模型是将Convolutional Neural Network（CNN）和Bidirectional Long Short-Term Memory（BiLSTM）结合起来，用于文本分类。

添加Attention机制可以帮助模型更好地关注文本中的重要信息，从而提高模型的性能。下面是一个简单的示例代码，展示了如何将Attention机制添加到CNN-BiLSTM模型中：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CNN_BiLSTM_Attention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN_BiLSTM_Attention, self).__init__()
        self.cnn = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=3)
        self.bilstm = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=1, batch_first=True, bidirectional=True)
        self.attention = nn.Linear(20, 1)
        self.fc = nn.Linear(20, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.cnn(x)
        x = x.view(-1, 10, 10)
        x, _ = self.bilstm(x)
        x = x.view(-1, 20)
        attention_weights = F.softmax(self.attention(x), dim=1)
        x = x * attention_weights
        x = self.fc(x)
        return x

在上面的代码中，我们首先使用CNN来提取文本中的特征，然后使用BiLSTM来捕捉文本中的长期依赖关系。接着，我们使用Attention机制来计算每个时间步的权重，然后将权重与BiLSTM的输出相乘，以获取最终的输出。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的具体需求进行修改和调整。