Attention机制
在机器翻译领域中，Attention机制是从机器视觉领域首先提出的。其直觉是当人们观察事物时，人们总是将注意力放在关注的事物上，而不是看的所有画面。
为了更好地解释Attention机制的作用，我们引入机器翻译任务中的问题。在机器翻译任务中，人们发现，RNN对短的句子总是有很好的翻译效果，而长句子的翻译效果则不尽如人意，这是因为即使是LSTM也只能记住大约30个词。我们可以从这样一个方面考虑，如下图，是一种机器翻译模型，encoder编码所有的输入之后输出一个C，decode部分每次将前一个隐藏单元以及C作为输出进行翻译，因此翻译时一直依靠C单元，由于C单元维度有限，因此他能保留的信息可能会不足以翻译某些位置的词，因此会产生错误。
Attention机制就可以解决这个问题。我们将所有隐藏单元都做作为输入，但是分配不同的权重，如下图。这时，和当前翻译位置有关的隐藏单元，将会有更大的权重用于翻译。这就是Attention机制，其让网络有目的的去找到需要用于翻译的部分，这样就能更好的利用之前学习到的内容。