Attention是一种用于提升基于RNN（LSTM或GRU）的Encoder + Decoder模型的效果的的机制（Mechanism），一般称为Attention Mechanism。Attention Mechanism目前非常流行，广泛应用于机器翻译、语音识别、图像标注（Image Caption）等很多领域，之所以它这么受欢迎，是因为Attention给模型赋予了区分辨别的能力，例如，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（soft），同时Attention本身可以做为一种对齐关系，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，如图1所示。
图1 NLP中的attention可视化
又比如在图像标注应用中，可以解释图片不同的区域对于输出Text序列的影响程度。
图2 图像标注中的attention可视化
通过上述Attention Mechanism在图像标注应用的case可以发现，Attention Mechanism与人类对外界事物的观察机制很类似，当人类观察外界事物的时候，一般不会把事物当成一个整体去看，往往倾向于根据需要选择性的去获取被观察事物的某些重要部分，比如我们看到一个人时，往往先Attention到这个人的脸，然后再把不同区域的信息组合起来，形成一个对被观察事物的整体印象。因此，Attention Mechanism可以帮助模型对输入的X每个部分赋予不同的权重，抽取出更加关键及重要的信息，使模型做出更加准确的判断，同时不会对模型的计算和存储带来更大的开销，这也是Attention Mechanism应用如此广泛的原因。
有了这些背景知识的铺垫，接下来就一一介绍下Attention Mechanism其他细节，在接写来的内容里，我会主要介绍以下一些知识：
1. Attention Mechanism原理
1.1 Attention Mechanism主要需要解决的问题
1.2 Attention Mechanism原理
2. Attention Mechanism分类
基本attention结构
2.1 soft Attention 与Hard Attention
2.2 Global Attention 和 Local Attention
2.3 Self Attention
组合的attention结构
2.4 Hierarchical Attention
2.5 Attention in Attention
2.3 Multi-Step Attention
3. Attention的应用场景
3.1 机器翻译（Machine Translation）
3.2 图像标注（Image Captain）
3.3 关系抽取（EntailMent Extraction）
3.4 语音识别（Speech Recognition）
3.5 自动摘要生成（Text Summarization）
1. Attention Mechanism原理
1.1 Attention Mechanism主要需要解决的问题
《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》介绍了一种基于RNN的Seq2Seq模型，基于一个Encoder和一个Decoder来构建基于神经网络的End-to-End的机器翻译模型，其中，Encoder把输入X编码成一个固定长度的隐向量Z，Decoder基于隐向量Z解码出目标输出Y。这是一个非常经典的序列到序列的模型，但是却存在两个明显的问题：
1、把输入X的所有信息有压缩到一个固定长度的隐向量Z，忽略了输入输入X的长度，当输入句子长度很长，特别是比训练集中最初的句子长度还长时，模型的性能急剧下降。
2、把输入X编码成一个固定的长度，对于句子中每个词都赋予相同的权重，这样做是不合理的，比如，在机器翻译里，输入的句子与输出句子之间，往往是输入一个或几个词对应于输出的一个或几个词。因此，对输入的每个词赋予相同权重，这样做没有区分度，往往是模型性能下降。
同样的问题也存在于图像识别领域，卷积神经网络CNN对输入的图像每个区域做相同的处理，这样做没有区分度，特别是当处理的图像尺寸非常大时，问题更明显。因此，2015年，Dzmitry Bahdanau等人在《Neural machine translation by jointly learning to align and translate》提出了Attention Mechanism，用于对输入X的不同部分赋予不同的权重，进而实现软区分的目的。
1.2 Attention Mechanism原理
要介绍Attention Mechanism结构和原理，首先需要介绍下Seq2Seq模型的结构。基于RNN的Seq2Seq模型主要由两篇论文介绍，只是采用了不同的RNN模型。Ilya Sutskever等人与2014年在论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》中使用LSTM来搭建Seq2Seq模型。随后，2015年，Kyunghyun Cho等人在论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》提出了基于GRU的Seq2Seq模型。两篇文章所提出的Seq2Seq模型，想要解决的主要问题是，如何把机器翻译中，变长的输入X映射到一个变长输出Y的问题，其主要结构如图3所示。
图3 传统的Seq2Seq结构
其中，Encoder把一个变成的输入序列x1，x2，x3....xt编码成一个固定长度隐向量（背景向量，或上下文向量context）c，c有两个作用：1、做为初始向量初始化Decoder的模型，做为decoder模型预测y1的初始向量。2、做为背景向量，指导y序列中每一个step的y的产出。Decoder主要基于背景向量c和上一步的输出yt-1解码得到该时刻t的输出yt，直到碰到结束标志（<EOS>）为止。
如上文所述，传统的Seq2Seq模型对输入序列X缺乏区分度，因此，2015年，Kyunghyun Cho等人在论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》中，引入了Attention Mechanism来解决这个问题，他们提出的模型结构如图4所示。
图4 Attention Mechanism模块图解
在该模型中，定义了一个条件概率：
其中，si是decoder中RNN在在i时刻的隐状态，如图4中所示，其计算公式为：
这里的背景向量ci的计算方式，与传统的Seq2Seq模型直接累加的计算方式不一样，这里的ci是一个权重化（Weighted）之后的值，其表达式如公式5所示：
其中，i表示encoder端的第i个词，hj表示encoder端的第j和词的隐向量，aij表示encoder端的第j个词与decoder端的第i个词之间的权值，表示源端第j个词对目标端第i个词的影响程度，aij的计算公式如公式6所示：
在公式6中，aij是一个softmax模型输出，概率值的和为1。eij表示一个对齐模型，用于衡量encoder端的位置j个词，对于decoder端的位置i个词的对齐程度（影响程度），换句话说：decoder端生成位置i的词时，有多少程度受encoder端的位置j的词影响。对齐模型eij的计算方式有很多种，不同的计算方式，代表不同的Attention模型，最简单且最常用的的对齐模型是dot product乘积矩阵，即把target端的输出隐状态ht与source端的输出隐状态进行矩阵乘。常见的对齐计算方式如下：
其中,Score(ht,hs) = aij表示源端与目标单单词对齐程度。可见，常见的对齐关系计算方式有，点乘（Dot product），权值网络映射（General）和concat映射几种方式。
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