注意力机制概述

注意力评分

1、加性注意力Additive Attention

2、缩放点积注意力Scaled Dot-Product Attention

在seq2seq中应用Attention(Bahdanau注意力)

在seq2seq中使用attention的动机：

加了attention后的区别

 具体的实现过程：

Bahdanau注意力的代码实现

注意力机制概述

心理学定义：在复杂的情况下关注值得注意的点

“是否包含自主性提示”将注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来：

卷积、全连接、pooling都是只考虑非意志线索；

注意力机制则考虑意志线索：意志线索（自主性提示）称为查询（query）。 给定任何查询，注意力机制通过注意力汇聚（attention pooling） 将选择引导至感官输入（sensory inputs，例如中间特征表示）。 在注意力机制中，这些感官输入被称为值（value）。 更通俗的解释，每个值都与一个键（key）配对， 这可以想象为感官输入的非自主提示。 如 图10.1.3所示，我们可以设计注意力汇聚， 以便给定的查询（自主性提示）可以与键（非自主性提示）进行匹配， 这将引导得出最匹配的值（感官输入）。

 是注意力权重 

意志线索query就是f(x),式子中的x就是非意志线索key。简单来说，query就是对key做了一个加权算术，其中的权重就是query对key的偏向性选择。

注意力评分

注意力分数是query和key的相似度（举个栗子，去公司求职的时候，猜测自己的薪水，应该是看和自己专业相仿，工作内容和时间差不多的人的薪水，这些人的注意力分数就会高），没有Normalized的alpha就是注意力分数a。

查询q和键ki的注意力权重（标量） 是通过注意力评分函数a 将两个向量映射成标量， 再经过softmax运算得到的。。选择不同的注意力评分函数a会导致不同的注意力汇聚操作。

1、加性注意力Additive Attention

给定查询q∈Rq和 键k∈Rk， 加性注意力（additive attention）的评分函数为