from mxnet import nd
h_forward = nd.array([1,2])
h_backward = nd.array([3,4])
h_bi = nd.concat(h_forward,h_backward,dim=0)
print(h_bi)

[1. 2. 3. 4.]
<NDArray 4 @cpu(0)>

 

不同时刻，C内h1,h2,h3所占的权重不同，权重是a。权重的求法用了softmax。e的求法和St-1和ht有关。

不同的注意力机制就是对a的设计不同。

原论文的e的取法如下图。

v，W是要学习的参数，有点像多层感知机。