【点评】掌握AI尚方宝剑：注意力机制

（本文来源于《EEPW）。

Z=(V)#计算ZretrnZ,A,Vme=SefAttentin()#建立模型criterin=()ptimizer=((),#输入XX=([[],[],[]])#设定TargetZtarget_attn=([[],[],[]])print(‘展开训练回合...’)frepchinrange(+):Z,A,V=me(X)#正向传播ss=criterin(Z,target_attn)#计算损失_gra()#反向传播和优化()()if(epch%==):print(‘ep=’,epch,‘ss=’,())#进行预测Z,A,V=me(X)print(‘n-----预算分配表A-----’)print((().nmpy(),))print(‘n-----投资预算额Z-----’)print((().nmpy()))#END然后就执行这个程序，此时会展开回合的训练。 在训练过程中，回持续修正模型里的权重(即W、Wk和Wv)，并且其损失(Lss)值会持续下降，如下：一旦训练完成了，就可以展开预测(Preictin)。 此时，就计算出Q、K和V，然后继续计算出A和Z值。

结束语本期基于相似度计算，继续说明的计算逻辑，建立SefAttentin模型，并且训练回合，然后进行预测。 从这范例中，可以领会到SefAttentin模型能顺利捕捉到企业的经营规律，并进行准确的预测。