1. 基本原理

  Attention模型最初應用於影象識別，模仿人看影象時，目光的焦點在不同的物體上移動。當神經網路對影象或語言進行識別時，每次集中於部分特徵上，識別更加準確。如何衡量特徵的重要性呢？最直觀的方法就是權重，因此，Attention模型的結果就是在每次識別時，首先計算每個特徵的權值，然後對特徵進行加權求和，權值越大，該特徵對當前識別的貢獻就大。 
  機器翻譯中的Attention模型最直觀，易於理解，因為每生成一個單詞，找到源句子中與其對應的單詞，翻譯才準確。此處就以機器翻譯為例講解Attention模型的基本原理。在此之前，需要先介紹一下目前機器翻譯領域應用最廣泛的模型——Encoder-Decoder結構，谷歌最新發布的機器翻譯系統就是基於該框架

[1]，並且採用了Attention模型。 
  Encoder-Decoder框架包括兩個步驟，第一步是Encoder，將輸入資料（如影象或文字）編碼為一系列特徵，第二步是Decoder，以編碼的特徵作為輸入，將其解碼為目標輸出。Encoder和Decoder是兩個獨立的模型，可以採用神經網路，也可以採用其他模型。機器翻譯中的Encoder-Decoder示例如下圖（取自[2]）： 

該示例將一個句子（ABC）翻譯為另一種語言的句子（WXYZ），其中A、B、C和W、X、Y、Z分別表示一個字或一個單詞，圖中每個方框表示一個RNN模型，不同的方框表示不同的時刻，<eos>表示句子結束。 
  瞭解Encoder-Decoder結構之後，我們再回到Attention模型，Attention在Encoder-Decoder中介於Encoder和Decoder中間，首先根據Encoder和Decoder的特徵計算權值，然後對Encoder的特徵進行加權求和，作為Decoder的輸入，其作用是將Encoder的特徵以更好的方式呈獻給Decoder。

[3]首次將Attention模型應用到機器翻譯中，我們參照下圖對其展開講解。 

 

  該圖將句子(x1,x2,...,xT)(◂,▸x1,x2,...,xT)翻譯為(y1,y2,...,yt,...)(◂,▸y1,y2,...,yt,...)，Encoder和Decoder均採用RNN模型，下方的一系列h為Encoder生成的特徵，考慮到句子中單詞的上下文關係，此處採用了雙向RNN模型，所以每個時刻生成的特徵由兩個方向的特徵組合而成，即hi=[hi→;hi←]◂=▸hi=[◂,▸hi→;hi←]。圖中的αt,i◂◽.▸αt,i就是Attention模型生成的權值，在t時刻，對特徵h進行加權組合 
  ct=∑i=1Tαt,ihict=◂∑▸∑i=1T◂◽.▸αt,i⁢hi 
那麼生成新的單詞的過程為 
  p(yt)=RNN(yt−1,st,ct)◂=▸p⁡(yt)=◂⋅▸R⁢N⁢N⁡(◂,▸◂◽.▸yt−1,st,ct) 
如果沒有Attention模型計算權值，那麼該過程就變為 
  c=f(h1,...,hT)◂=▸c=f⁡(◂,▸h1,...,hT) 
  p(yt)=RNN(yt−1,st,c)◂=▸p⁡(yt)=◂⋅▸R⁢N⁢N⁡(◂,▸◂◽.▸yt−1,st,c) 
也就是說，在Decoder的每個時刻，其輸入特徵均是固定的，將所有的輸入x編碼為一個固定的特徵容易造成資訊損失，而且在Decoder的時候，每一個時刻均選取所有特徵，沒有針對性，因此就產生了Attention模型。那麼Attention模型中的權值αα是怎麼計算的呢？ 
  αt,i=exp(et,i)∑Tk=1exp(et,k)◂◽.▸αt,i=◂⋅▸e⁢x⁢p⁡(◂◽.▸et,i)◂∑▸∑k=1T◂⋅▸e⁢x⁢p⁡(◂◽.▸et,k) 
  et,i=fatt(st−1,hi)◂=▸◂◽.▸et,i=◂◽.▸fa⁢t⁢t⁡(◂,▸◂◽.▸st−1,hi) 
前面說了那麼多，其實這裡的fatt◂◽.▸fa⁢t⁢t才是Attention模型的核心，它被稱為alignment模型，計算Encoder的特徵與Decoder特徵的對應關係。舉例如下圖： 

 

該圖表示法語到英語的翻譯，圖中的小方格就是表示Attention模型的權值αα的大小，顏色越淺表示權值越大。可以看到，大的權值基本上分佈在對角線上，而在European Economic Area三個單詞處，權值成反對角線分佈，這是因為法語與英語的句法結構不同，這三個單詞的權值依然是對應的，說明Attention模型在這裡準確實現了單詞之間的對應關係。 
  綜上所述，Attention模型就是對輸入特徵進行加權以衡量每個特徵對當前識別的重要性，它自己集中於重要的特徵，忽略不重要的特徵。

2. Attention模型的主要應用

  Attention模型主要應用於深度學習，目前深度學習最熱門的應用就是自然語言理解、影象識別和語音識別三大領域。本文針對三個領域分別列舉幾個Attention模型的應用。

2.1 自然語言理解

  第一節的機器翻譯就是一個非常重要的應用，谷歌在最新發布的機器翻譯模型中就採用了Attention模型，[4]一文中將Attention模型應用到文字摘要，從長句子或段落中提取關鍵詞，如下圖： 

 

華為諾亞方舟實驗室的李航博士將Attention模型應用於短文字對話[5]。

2.2 影象識別

  Attention模型在影象識別裡的應用既有影象分類，如[6][7]，又有影象生成，如[8][9]，個人最感興趣的是影象標題生成[10]，如下圖：

該研究中將Attention模型的權值視覺化，顯示在原圖中，即圖中白色的區域，可以看出，圖中的飛盤和狗分別與句子中的frisbee和dog形成了對應關係。

2.3 語音識別

  語音識別的經典模型要數CTC，基於Attention模型的Encoder-Decoder框架也取得了較好的結果，如[11][12]，Attention模型也建立了語音與單詞之間的對應關係。 

 

3. 研究進展

  自從Attention模型引入深度學習後，不但獲得了廣泛應用，也產生了很多改進，下面列舉幾個研究進展。 
   [10]首次將Attention模型引入影象標題應用時，提出了兩種Attention方法——soft attention和hard attention，其中soft attention就是最初的attention方法，而hard attention在選取特徵組合時，並不針對所有的特徵生成權值，而是隻選取1個或者幾個特徵，因此是hard的。 
  從Attention中的alignment模型et,i=fatt(st−1,hi)◂=▸◂◽.▸et,i=◂◽.▸fa⁢t⁢t⁡(◂,▸◂◽.▸st−1,hi)可以看出，它實際上是基於Decoder的t-1時刻的狀態預測t時刻狀態與Encoder特徵hihi的關聯程度，在[13]中，首先不使用Attention模型進行Decoder，然後就可以使用Attenion計算t時刻的Decoder狀態與Encoder特徵的關聯程度，et,i=fatt(st,hi)◂=▸◂◽.▸et,i=◂◽.▸fa⁢t⁢t⁡(◂,▸st,hi)，並且文章基於bilinear方法提出了簡化版的Attention模型，計算更加高效。 
  在機器翻譯中，存在過翻譯和欠翻譯的現象，即有些詞被多次翻譯，有些詞卻被漏掉，這是因為Attention模型沒有記憶翻譯程序的機制，[14]一文增加了Coverage模型，用於記錄哪些單詞已被翻譯，哪些尚未翻譯，從而使Attention模型專注於未翻譯的單詞，忽略已經翻譯的單詞。 
  在2017年，google的團隊提出一個只基於attention機制的結構來處理序列模型相關的問題[15]，沒有采用常見的RNN和CNN網路，該結構能夠並行訓練，大大地減少了訓練時間。

4. 總結

  Attention模型在深度學習的各個領域均取得廣泛的應用，作為一個獨立的框架，attention機制還可以使用更加複雜的網路結構來改善其效果。並且，attention機制尚有不完善之處，如未記憶歷史資訊、缺乏對attention的評價機制等，仍在存在一定的改進空間。