Attention机制粗读

参考链接：

1. 浅谈Attention机制的理解
2. 模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍：原理、分类及应用
3. Attention机制详解（一）——Seq2Seq中的Attention

Intuition

类似于人的注意力机制。
在观察某幅图像时，人不会将注意力平均的分散到图像的每一处，而是根据需求重点关注特定的某一部分。当我们发现图像的某一部分经常出现我们需要注意的东西的时候，我们就会在将来出现类似场景时把注意力放在图像的这部分上。

从数学角度来理解，相当于从序列中学习到每一个元素的重要程度，然后为其赋予一系列注意力分配系数，按照权重参数将元素合并。

Application

1. 在机器翻译、语音识别应用中，为句子中的每个词赋予不同的权重，使神经网络模型的学习变得更加灵活。
2. 做为一种对齐关系，解释翻译输入/输出句子之间的对齐关系，解释模型到底学到了什么知识，为我们打开深度学习的黑箱，提供了一个窗口。

Model

图一：传统的Seq2Seq模型

参数解释：
[$x_1...x_T$]表示输入序列，每个元素代表输入序列中的一个单词向量；
c是固定长度隐向量（称之为背景向量或者上下文向量）；
[$y_1...y_{T'}$]表示输出序列；
T, T’分别代表输入序列长度和Decoder层隐状态数目。

模型解释：
Encoder和Decoder分别是两个RNN；
Encoder将输入序列编码成为固定长度隐向量c；
Decoder以c为预测y1的初始向量，同时作为背景向量指导输出序列中每一个步骤的y的输出。

数学表示：
假设hi为Encoder中的隐状态，那么Encoder的计算过程用公式表示为：
$h_i=f(h_{i-1},x_i)$
假设si为Decoder中的隐状态，那么Decoder的计算过程用公式表示为：
$s_i=g(s_{i-1},c)$

可以看到，传统的Seq2Seq模型对于输入序列X缺乏区分度。

图二：Attention机制图解

参数解释：
[$x_1...x_T$]表示输入序列，每个元素代表输入序列中的一个单词向量；
hi表示Encoder模块RNN的隐状态；
$a_{i,j}$表示Encoder端的第j个单词与Decoder端的第i个单词之间的权值和影响程度；
sj表示Decoder模型RNN的隐状态；
[$y_1...y_{T'}$]表示输出序列；
T, T’分别代表输入序列长度和Decoder层隐状态数目。

模型解释：
可以看到，最大的变化在于背景向量ci的计算方式（图中改成了Bi-RNN，但是这不是重点）
不是简单的直接将隐状态累加，而是加权累加。
权值的计算来自于encoder端单词对于decoder端单词的影响程度。

数学表示：
$c_i=\sum_ja_{i,j}h_j$

$a_{i,j}=softmax(e_{i,j})=\frac{exp(e_{i,j})}{\sum_kexp(e_{i,k})}$
$e_{i,j}=a(s_{i-1},h_j)$

其中，a代表相关性算符，$e_{i,j}$衡量encoder端的j个词对于decoder端的第i个词的对齐程度/影响程度，计算的时候往往依赖encoder端的第j个隐状态和decoder端的第i-1个隐状态（因为第i个隐状态还没有计算出来呀）。
不同的计算方式代表着不同的Attention模型。

Concrete Model

Self-Attention

Self-Attention的基本结构如上图所示。

直观理解：
首先对于模型

来源：CSDN

作者：学习飞行的山药

链接：https://blog.csdn.net/Rosalind_Xu/article/details/103152573