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文檔簡介

注意力機制(基于seq2seqRNN)詳解本節(jié)提出了注意力（Attention）機制，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯的最新解決方案。

注意力的思想是2015年在論文“NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate”（DzmitryBahdanau，KyunghyunCho和YoshuaBengio，ICLR，2015）中提出的，它需要在編碼器和解碼器RNN之間增加額外的連接。事實上，僅將解碼器與編碼器的最新層連接會存在信息瓶頸，而且不一定能夠傳遞先前編碼器層的信息。

下圖說明了采用注意力機制的方法：

圖1引入注意力模型的NMT示例

需要考慮以下三個方面：將當(dāng)前目標(biāo)隱藏狀態(tài)與所有先前的源狀態(tài)一起使用，以導(dǎo)出注意力權(quán)重，用于給先前序列中的信息分配不同的注意力大小。總結(jié)注意力權(quán)重的結(jié)果創(chuàng)建上下文向量。將上下文向量與當(dāng)前目標(biāo)隱藏狀態(tài)相結(jié)合以獲得注意力向量。具體做法通過使用庫tf.contrib.seq2seq.LuongAttention來定義注意力機制，該庫實現(xiàn)了文獻“EffectiveApproachestoAttention-basedNeuralMachineTranslation”（Minh-ThangLuong，HieuPham和ChristopherD.Manning，2015）中定義的注意力模型：

通過一個注意力包裝器，使用所定義的注意力機制作為解碼器單元進行封裝：

運行代碼查看結(jié)果?？梢粤⒓醋⒁獾阶⒁饬C制在BLEU評分方面產(chǎn)生了顯著的改善：

解讀分析注意力機制是使用編碼器RNN內(nèi)部狀態(tài)獲得的信息，并將該信息與解碼器的最終狀態(tài)進行組合的機制，關(guān)鍵思想是可以對源序列中的信息分配不同的注意力。下圖的BLEU得分顯示了應(yīng)用注意力

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