BiLSTM-Attention贝叶斯网络

### 如何在贝叶斯网络中应用BiLSTM与Attention机制 #### 贝叶斯优化框架下的BiLSTM-Attention架构设计 在贝叶斯优化框架下，结合BiLSTM和多头注意力机制可以有效提升时间序列预测性能。通过引入贝叶斯优化来调整超参数，能够进一步提高模型泛化能力并减少过拟合风险[^1]。 对于具体实现方式而言，在构建此类混合模型时通常会先定义一个基础的BiLSTM层用于捕捉输入数据中的长期依赖关系；随后加入自注意（Self-Attention）模块以增强特征表示的学习效果。最后利用全连接层完成最终输出映射至目标空间的任务。 #### 关键组件解析 ##### BiLSTM 层 双向长短期记忆网络(BiLSTM)由两个方向相反的标准 LSTM 组成, 它们分别处理正向和反向的时间步序列表示形式的数据流。这使得模型能够在任意给定时刻 t 同时获取到之前以及之后的信息上下文环境描述： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Bidirectional, LSTM def build_bilstm(input_shape): inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape) bilstm_output = Bidirectional(LSTM(units=64, return_sequences=True))(inputs) model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=bilstm_output) return model ``` ##### 多头注意力机制 (Multi-head Attention) 为了使模型更好地理解不同位置间的关系模式，可以在BiLSTM之上叠加一个多头自我关注子层。这种结构允许模型在同一层次上学习多个表征维度上的关联特性: ```python class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() assert d_model % num_heads == 0 depth = d_model // num_heads self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model) def split_heads(self, x, batch_size): """Split the last dimension into (num_heads, depth).""" ... def call(self, v, k, q, mask=None): ... ``` ##### 贝叶斯优化调参 采用贝叶斯优化算法来进行超参数寻优操作，可显著降低实验成本的同时获得更佳配置方案。此过程涉及设定待选范围内的各类参数集，并依据一定采样策略选取最优解组合： ```python from skopt import gp_minimize from sklearn.model_selection import cross_val_score space = [ Integer(8, 128, name='units'), Real(1e-5, 1e-2, "log-uniform", name='learning_rate') ] @use_named_args(space) def objective(**params): model.set_params(**params) return -np.mean(cross_val_score(model, X_train, y_train)) res_gp = gp_minimize(objective, space, n_calls=50, random_state=0) print("Best score=%.4f" % res_gp.fun) ```