近期對深度學習中的Attention模型進行了深入研究，該模型在影象識別、語音識別和自然語言處理三大深度學習的熱門領域均有廣泛的使用，是2014和2015年深度學習領域的重要進展。現對其原理、主要應用及研究進展進行詳細介紹。

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)$(x_1,x_2,...,x_T)$翻譯為(y1,y2,...,yt,...)$(y_1,y_2,...,y_t,...)$，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←]$h_i=[\overrightarrow{h_i};\overleftarrow{h_i}]$。圖中的αt,i${\alpha }_{t,i}$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,ihi$c_t=\sum _{i=1}^T{\alpha }_{t,i}{h}_i$
那麼生成新的單詞的過程為
  p(yt)=RNN(yt−1,st,ct)$p(y_t)=RNN(y_{t-1},s_t,c_t)$
如果沒有Attention模型計算權值，那麼該過程就變為
  c=f(h1,...,hT)$c=f(h_1,...,h_T)$
  p(yt)=RNN(yt−1,st,c)$p(y_t)=RNN(y_{t-1},s_t,c)$
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α$\alpha$是怎麼計算的呢？
  αt,i=exp(et,i)∑Tk=1exp(et,k)${\alpha }_{t,i}={\displaystyle \frac{exp(e_{t,i})}{\sum _{k=1}^{T}exp(e_{t,k})}}$
  et,i=fatt(st−1,hi)$e_{t,i}=f_{att}(s_{t-1},h_i)$
前面說了那麼多，其實這裡的fatt$f_{att}$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α$\alpha$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)$e_{t,i}=f_{att}(s_{t-1},h_i)$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hi$h_i$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，