最近写论文用到注意力机制，在看到的论文里基本上注意力机制是例如input-lstm-Attention-outup这么个结构，我想知道如果是对维度上的注意力机制分配，这个结构仿佛是对lstm层节点的一个注意力权重分配，而不是输入的多个变量的权重分配，不是很能理解。
另一个问题是，如果是多维多时间步的数据预测问题，那么注意力权重分配是对时间步的分配，还是维度应用注意力权重的。
实在困扰很久了，感谢各位的回复。
另外是我也看了空间注意力，通道注意力，自注意力，大多是各位博主的文章，还是不是很明白其中的差别，有看到文章使用空间注意力完成对特征重要性的分配，但是不能理解，也有看到使用自注意力机制进行维度分配的，我不能理解其中的差别。
另外有可以推荐相关的paper吗
参考GPT和自己的思路：
针对你的第一个问题，输入-Attention-LSTM-output结构通常是用于序列数据的注意力机制，其中输入是时序输入，LSTM是序列建模的模型，Attention会对序列中的每个时间步进行注意力权重分配，最终输出是LSTM的输出，其中权重分配是针对时序上的节点进行的，而不是输入的多个变量的权重分配。如果你想对维度上的注意力机制进行分配，可以考虑使用Transformer模型，其中自注意力机制可以对输入的每个维度进行注意力分配。
关于多维多时间步的数据预测问题，注意力机制的权重分配可以是对时间步的分配，也可以是对维度的分配，具体取决于你想要解决的问题和模型的架构，需要根据具体情况进行选择。
关于空间注意力、通道注意力和自注意力等的差别，简单来说，它们都是用于注意力机制的不同形式，空间注意力主要用于计算机视觉中的像素级别的注意力权重分配，通道注意力主要用于卷积神经网络中的通道维度的注意力权重分配，而自注意力主要用于对序列数据中的维度进行注意力权重分配。这些形式的注意力机制本质上是类似的，只是应用场景和具体实现有所不同。
如果你想深入了解注意力机制和相关应用领域的研究，可以参考以下论文：
参考GPT和自己的思路：
关于您的第一个问题，是的，通常情况下，注意力机制是对LSTM等网络层节点的一个注意力权重分配，而不是对输入的多个变量的权重分配。这是因为在许多情况下，变量之间的关系往往由网络自己学习，并不需要通过注意力机制进行分配。而对于LSTM等网络层，不同节点之间的重要性往往需要进行分配和调整，所以使用注意力机制可以有效提高模型的准确性。
关于您的第二个问题，如果是多维多时间步的数据预测问题，注意力权重的分配通常是对时间步进行的，而不是对维度进行的。这是因为对于时间序列数据，不同时间步之间的相关性往往比不同维度之间的相关性更强。因此，使用注意力机制对时间步进行分配可以更好地捕捉序列数据之间的依赖关系。
关于空间注意力、通道注意力和自注意力，它们之间的差别在于分配注意力的对象不同。空间注意力通常用于图像等数据，用于分配不同空间位置的权重；通道注意力用于分配不同通道／特征的权重；而自注意力是用于分配同一数据的不同部分之间的权重，类似于对一个句子中的不同词之间的关系进行分配。这些注意力机制的选择通常取决于问题领域和数据的特征。
相应地，关于推荐相关的paper，这也取决于问题的具体情况。如果您需要对自注意力进行分析，可以看看《Attention is All You Need》这篇论文；如果是序列数据预测问题，可以看看《Temporal Convolutional Networks for Sequence Modeling》这篇论文。如果您需要对不同注意力机制进行深入研究，可以尝试阅读《Attention?Attention!》这篇综述论文，其中包含了对注意力机制的不同类型和应用进行的全面概述。
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
注意力机制是一种重要的神经网络模型，可以对模型中的不同部分赋予不同的权重，从而提高模型的表现能力。根据不同的应用场景，注意力机制可以分为不同类型，如空间注意力、通道注意力、自注意力等。
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对于您的第一个问题，您所提到的结构 input-lstm-Attention-output 确实是对 LSTM 层节点的一个注意力权重分配。具体来说，这种结构的输入是一个序列，每个时间步的输入都是一个向量，LSTM 层的输出也是一个序列，每个时间步的输出都是一个向量。Attention 机制的作用是计算每个时间步的输出向量和输入序列中的所有向量之间的相似度，并将相似度转换为权重，然后使用这些权重对所有输入向量进行加权求和，得到一个加权后的向量作为 LSTM 层的最终输出。因此，Attention 机制的作用是对输入序列中的所有向量进行加权，而不是对每个向量的维度进行加权。
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对于您的第二个问题，注意力权重分配的对象取决于您的应用场景和模型设计。如果是多维多时间步的数据预测问题，可以将每个时间步的输入看作一个维度，然后将每个维度和所有时间步的所有维度进行比较，从而计算每个维度的注意力权重。因此，注意力权重分配的对象可以是维度，也可以是时间步。
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关于空间注意力、通道注意力、自注意力的差别，简单来说，它们是针对不同维度的注意力机制。空间注意力是针对图像或视频等数据的注意力机制，通过对图像的空间位置进行加权来计算每个像素的重要性。通道注意力是针对图像或视频等数据中的通道维度进行加权来计算每个通道的重要性。自注意力则是针对序列数据的注意力机制，通过计算序列中所有向量之间的相似度来计算每个向量的重要性。在实际应用中，这些注意力机制可以互相结合，以提高模型的表现能力。
以下是一些关于注意力机制的论文推荐：
Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arXiv preprint arXiv:1409.0473.
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 5998-6008.