在LSTM中添加attention機制有多種方式，其中一種常見的方法是使用Bahdanau attention機制。
定義attention權(quán)重計算函數(shù)：一般使用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來計算attention權(quán)重。該函數(shù)接收LSTM的隱藏狀態(tài)（通常是最后一個時間步的隱藏狀態(tài)）和所有時間步的輸入特征，輸出注意力權(quán)重。
計算注意力權(quán)重：將LSTM的隱藏狀態(tài)和輸入特征傳入attention權(quán)重計算函數(shù)中，得到注意力權(quán)重。
計算上下文向量：將注意力權(quán)重與輸入特征進行加權(quán)求和，得到上下文向量。上下文向量是輸入特征的加權(quán)平均，其中注意力權(quán)重表示了輸入特征的重要性。
將上下文向量與LSTM的隱藏狀態(tài)連接起來，作為LSTM的輸入。
在后續(xù)時間步中，重復(fù)步驟2-4。
通過添加attention機制，模型可以自動學(xué)習(xí)輸入序列中不同時間步的重要性，并將更多的關(guān)注放在對于當(dāng)前預(yù)測任務(wù)更有幫助的時間步上。這可以提高模型的性能和泛化能力。
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