随着人工智能技术的不断进步，深度学习在处理序列数据方面展现了极大的潜力。特别是在需要理解和预测随时间演变的数据集时，诸如金融时间序列分析、自然语言处理、医疗信号处理等应用场景，传统的统计模型和机器学习方法往往难以满足需求。这是因为这些数据通常包含了复杂的长短期依赖关系，而这些关系对于准确预测未来趋势至关重要。
为了解决这些问题，研究人员提出了长短时记忆网络（LSTM），它是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用来捕捉长时间依赖性。然而，在一些情况下，单向LSTM可能无法完全利用序列数据的全部信息，特别是在需要同时考虑过去和未来信息的情境下。为了解决这个问题，双向LSTM（BiLSTM）被引入，它通过同时从前向和后向两个方向上处理序列数据，从而提高了模型的信息捕捉能力。
尽管BiLSTM已经在多个领域展示出优越的表现，但对于某些任务来说，模型不仅需要捕捉序列的整体模式，还需要能够关注到序列中最具影响力的片段。这就是注意力机制（Attention Mechanism）的作用所在。注意力机制使得模型能够自动地学习到输入序列中哪些部分最重要，并将更多的处理资源集中在这些部分上，从而进一步提高了模型的表达能力和预测精度。
本项目旨在开发一种结合了BiLSTM和注意力机制的回归模型。我们将使用TensorFlow框架来实现这一模型，并应用于具体的回归任务中，例如股市走势预测、天气预报等。通过整合BiLSTM的长期依赖捕捉能力和注意力机制的选择性聚焦能力，我们期望能够构建出一个更为精准且鲁棒性强的回归模型。此外，项目还将探讨不同超参数设置对模型性能的影响，并尝试优化模型结构以达到更好的预测效果。
本项目通过Python基于TensorFlow实现双向长短时记忆循环神经网络加注意力机制回归模型(BiLSTM-Attention回归算法)项目实战。