基于时间模式注意力机制的LSTM(TPA-LSTM)

对TPA过程的理解

首先传入大量的时间序列，LSTM通过大量的时间序列获得一个隐状态矩阵H。
对于隐状态矩阵H的每行(第i行)，使用k个CNN过滤器提取特征，产生维度为n*k的HC矩阵。
对于要预测的ht，将其与HC矩阵的每行作用，从而对每行产生一个权重ai，这个权重代表了HC矩阵每行对要预测的ht的作用强度，即每个时间序列对ht的影响强弱。
将每行进行加权求和得到vt，代表了所有行对ht的综合作用，即时间方面的作用，也即本文提出的时间注意力。
在进行对ht的预测时，在原来的公式中添加所有时间序列对ht的影响，即：

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