cnn-lstm-mha

### CNN-LSTM-Multi-Head Attention (MHA) 架构概述 CNN-LSTM-Multi-Head Attention 是一种融合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及多头注意力机制（Multi-Head Attention, MHA）的混合架构。这种组合旨在利用每种技术的优势来解决复杂的序列建模问题。 #### 结构特点 该模型的核心在于通过 CNN 提取局部特征，随后由 LSTM 处理时间依赖关系，并最终借助 MHA 来捕捉全局上下文信息[^1]。以下是其主要组成部分： 1. **卷积层（CNN Layer）** 卷积操作能够高效提取输入数据中的空间或局部模式。对于一维信号（如文本或音频），可以采用一维卷积核；而对于二维图像，则可使用标准的二维卷积核。这些滤波器会滑动遍历整个输入向量/矩阵并生成一组新的表示形式作为后续阶段的基础。 2. **循环层（LSTM Layer）** 鉴于传统RNN难以应对长时间跨度内的关联性挑战,LSTM被引入用来缓解这一缺陷.LSTM单元内部含有遗忘门(forgot gate), 输入门(input gate) 和 输出门(output gate)，它们共同协作决定哪些部分应该记住或者丢弃从而更好地保存历史状态信息以便未来预测所需. 3. **自注意力模块(Multi-head attention mechanism)** 自注意力允许模型在整个序列长度范围内建立联系而无需考虑位置顺序约束条件下的距离远近影响因素; 它计算每个token与其他所有tokens之间的相互作用强度权重值并通过加权求和得到增强版表征结果. #### 实现方式 下面展示了一个简单的 PyTorch 版本实现框架: ```python import torch.nn as nn import torch class CNN_LSTM_MHA(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim=100, num_filters=64, filter_sizes=[3], hidden_dim_lstm=128, output_dim=1, n_heads=8): super(CNN_LSTM_MHA, self).__init__() # Embedding layer self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) # Convolution layers with different kernel sizes self.convs = nn.ModuleList([ nn.Conv1d(in_channels=embed_dim, out_channels=num_filters, kernel_size=fsize) for fsize in filter_sizes]) # Dropout & Fully connected layer before LSTM input self.dropout_cnn = nn.Dropout(0.5) self.fc_before_lstm = nn.Linear(len(filter_sizes)*num_filters,hidden_dim_lstm ) # LSTM layer self.lstm = nn.LSTM(hidden_dim_lstm , hidden_dim_lstm , batch_first=True) # Multi Headed Self Attention Module self.mha_layer = nn.MultiheadAttention(embed_dim=hidden_dim_lstm , num_heads=n_heads,batch_first=True) # Final fully-connected layer to produce outputs self.fc_final = nn.Linear(hidden_dim_lstm ,output_dim) def forward(self,x): embedded = self.embedding(x).permute(0, 2, 1) conved = [torch.relu(conv(embedded)) for conv in self.convs] pooled = [torch.max_pool1d(conv_out,conv_out.shape[2]).squeeze(2)for conv_out in conved ] cat_pooled=torch.cat(pooled,dim=-1) lstm_input=self.dropout_cnn(cat_pooled) lstm_input=self.fc_before_lstm(lstm_input) lstm_output,(hn,cn)=self.lstm(lstm_input.unsqueeze(dim=1)) mha_output,_=self.mha_layer(lstm_output,lstm_output,lstm_output) final_output=self.fc_final(mha_output[:,-1,:]) return final_output.squeeze(-1) ``` 此代码定义了一类名为 `CNN_LSTM_MHA` 的神经网络模型，它接受词汇大小、嵌入维度等多个参数初始化设置，并实现了前馈过程的具体逻辑描述。 #### 应用场景 此类复合型深度学习方法广泛应用于自然语言处理领域(NLP)，比如情感分类任务、机器翻译项目还有语音识别等方面均取得了良好效果。另外，在视频动作检测等领域也有一定潜力待挖掘。