LSTMに注意機構をどのように追加しますか？

LSTMにattentionメカニズムを追加する方法はいくつかありますが、一般的な方法の1つはBahdanau attentionメカニズムを使用することです。

1. Attention 重み計算関数の定義: 通常は、フィードフォワードニューラルネットワークを使用してAttention 重みを計算します。 この関数は、LSTMの隠れ状態（通常は最後の時間ステップの隠れ状態）と全時間ステップの入力特徴を受け取り、注意の重みを出力します。
2. LSTMの隠れ状態と入力特徴量をアテンション重み計算関数に渡して、注意力の重みを求めます。
3. 注目の重みと入力特徴を掛けた合計を計算し、コンテキストベクトルを導き出す。コンテキストベクトルは入力特徴の重み付き平均であり、注目の重みは入力特徴の重要性を表す。
4. LSTMの隠れ状態とコンテキストベクトルを結合し、LSTMの入力とする。
5. 後続のタイムステップでは、ステップ2から4を繰り返します。

Attentionメカニズムを追加することで、モデルは入力シーケンス内の異なる時間ステップの重要性を自動的に学習し、現在の予測タスクに効果的な時間ステップにより多くの注意を向けることができます。これにより、モデルの性能と汎化能力が向上します。