基於Attention理論的LSTM 隱藏層權重自調節機制
整體思路如下：
在兩層LSTM結構中，或者是BiLSTM結構中，其實不同隱藏層的輸出權重應該更有所選擇才好，比如用於情感分析的一句話，我今天心情很好，上午去打球了，下午去打遊戲了。如果我們採用傳統的方法去訓練LSTM再分類的話，會發現，這個分類結果可能是中性，當然這和訓練集有關，如何減小這種誤判斷呢。我們就需要在Hidden的時候引入注意力機制，自動調節hidden，忽略對結果不重要的語素。即加大 我今天心情很好，減小上午去打球了，採用乘法門來控制，類似於LSTM中的遺忘機制，這裡採用sigmoid來啟用，控制門大小。
網路結構如下：
整體效果：
比之前用傳統的LSTM 以及一些變種的LSTM效果都要好，勝過單一matching pyramid。
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