Ai目录：sheng的学习笔记-AI目录-CSDN博客
先看下这两个文章：
序列模型：sheng的学习笔记-AI-序列模型（Sequence Models），RNN,GRU,LSTM_音乐识别是一对多吗-CSDN博客
机器翻译
sheng的学习笔记-AI-自然语言处理（NLP），机器翻译，情感分类，词嵌入-CSDN博客
RNN的痛点
在机器翻译等RNN模型中，如果输入的时间步路径很长，会对更远的数据遗忘，举例子
像这样给定一个很长的法语句子，在你的神经网络中，这个绿色的编码器要做的就是读整个句子，然后记忆整个句子，再在感知机中传递。而对于这个紫色的神经网络，即解码网络（the decoder network）将生成英文翻译。
它对于短句子效果非常好，于是它会有一个相对高的Bleu分（Bleu score），但是对于长句子而言，比如说大于30或者40词的句子，它的表现就会变差。即便是GRU或者LSTM，也无法处理这么长的句子
注意力模型
用注意力模型，可以优化对长句子的理解，虽然这个模型源于机器翻译，但它也推广到了其他应用领域
大概流程
要将(法语)Jane visite l'Afrique en Septembre翻译成英语，
- 对于输出y1(jane)，需要关注x输入的x1,x2,x3。。x5，用α<1,1>表示x1(jane)对y1的影响，α<1,2>表示x2(visite)对y1的影响，以此类推，所以在生成y1的时候，有α<1,1>,α<1,2>。。。α<1,5>来表示5个输入对y1的影响
- 生成y2（visits）的时候，也会考虑5个输入值，用α<2,1>表示x1（jane）对y2的影响，有α<2,1>,α<2,2>。。。α<2,5>表示5个输入对于y2的影响
- x<1>...x<5>作为输入，计算出α的过程，都是lstm或者GRU架构，然后输出a的部分都是编码器，以α为输入和s部分一起计算，得出y的部分，是解码器，这是一个编码/解码器模式的变种
- 对于生成y1，需要根据x知道a的矩阵作为输入，以及s<0>作为上一个节点的输入，在s<1>中做计算，生成y1
因为在生成每个y的时候，会考虑所有的输入，所以在长输入的时候也会表现的很好，并且对于每个输入x1，x2...xn会有α来表示这些输入对y的影响
总体框架
- 根据每个x计算出a的值，a<t>代表时间步骤t的a的值，比如x<1>的a就是a<1>，通过rnn架构（lstm或者gru，走双向循环神经网络，这部分内容在sheng的学习笔记-AI-序列模型（Sequence Models），RNN,GRU,LSTM_音乐识别是一对多吗-CSDN博客） 计算出a的矩阵
- 计算出α（注意，这是阿尔法，不是字母a），α<1,1>代表x1对于y1的影响
- 上下文c = ∑α * a 所有时间步的和，这里的意思是c<1>=∑α<1,t'> * a<t'> 其中t'的步骤和，并且注意力权重α将会满足非负的条件，所以这就是个0或正数，它们加起来等于1，意思是α<1,t'>的和为1
- 通过c1和s0计算y1,通过y1（t-1时间步的输出）和c2计算y2，这也是个标准的rnn模型
另找一个架构图，辅助理解
计算注意力权重
对 于如何计算注意力权重α，看下面的图
- 根据x算出a<t'>
- 根据整个模型的上一个状态s<t-1>，和a<t'>做一个小型的神经网络，计算出e<t,t'>，代表要生成t,需要花多少关注在时间t'上，比如要生成y1，需要花多少时间在x2上，那就是e<1,2>
- 将e在t'的值，除以所有时间步的e的和，就是a<t,t'> 在生成t需要花多少关注在时间t'上，注意公式中有exp(代表e的指数）
