注意力机制的基本思想和实现原理(一)

最近几年注意力模型在深度学习各个领域被广泛使用，无论是做图像处理、语音识别还是自然语言处理的任务中，都需要用到注意力模型。所以在今天的内容中，我们先了解**意力机制的工作原理。

什么是注意力机制？

当我们在看一件东西的时候，不难发现我们的关注点一定是我们当前看的这件东西的某一个地方/部位，这意味着人们注意某个目标或某个场景时，人类会利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息，使用视觉注意力机制可以极大地提高视觉信息处理的效率和准确性。

注意力机制的分类

从Attention的时空角度出发，我们可以分为Spatial Attention空间注意力和Temporal Attention时间注意力；从Attention的实际应用角度来看，可以分为Soft Attention 和Hard Attention。Soft Attention是所有的数据都会注意，都会计算出相应的注意力权值，不会设置筛选条件。Hard Attention会在生成注意力权重后筛选掉一部分不符合条件的注意力，让它的注意力权值为0，即为不再注意这些不符合条件的部分。

Encoder-Decoder框架

要了解深度学习中的注意力机制，就先得学习一下Encoder-Decoder框架，因为现

在大多数注意力模型都是在Encoder-Decoder框架上作用的，下面是是文本处理领域里常用的Encoder-Decoder框架最抽象的一种表示：

我们可以这样直观地理解一下：可以把Encoder-Decoder框架看作适合处理由一个句子生成另外一个句子的处理模型。对于句子对来说，有这样的关系：X是一个问句，Y是答案；X是一个句子，Y是抽取的关系三元组；X是汉语句子，Y是汉语句子的英文翻译等等。我们是目标是给定输入X，通过Encoder-Decoder框架来生成目标句子Y。X和Y可以是同一种语言也可以是不同语言。X和Y分别由各自的单词序列构成：

Encoder就是对输入句子X进行编码，将输入句子通过非线性变化转化为中间语义表示C：

对于解码器Decoder来说，其任务是根据中间语义表示C和前面已经生成的历史信息y1,y2….yi-1来生成i时刻要生成的单词yi：

每个yi都依次这么产生，那么看起来就是整个系统根据输入句子X生成了目标句子Y。

此外，这个框架比如对于语音识别来说也是完全适用的，区别无非是Encoder部分的输入是语音流，输出是对应的文本信息；而对于“图像描述”任务来说，Encoder部分的输入是一副图片，Decoder的输出是能够描述图片语义内容的一句描述语。一般而言，文本处理和语音识别的Encoder部分通常采用RNN模型，图像处理的Encoder一般采用CNN模型

总结：本节简单描述了注意力机制的基本思想，并且先列举了注意力机制的应用模型—Encoder-Decoder框架，在下一节的内容中，我们会用一个机器翻译的例子去讲解最常见的SoftAttention模型的基本原理和思路，

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