TensorFlow深度学习实战（16）——注意力机制详解

0. 前言

在传统的神经网络中，所有的输入都被平等地处理，而注意力机制通过为输入的不同部分分配不同的权重(即注意力权重)，使得网络能够更关注于对当前任务最重要的信息。例如在机器翻译中，某个单词在句子中比其他单词更关键，注意力机制会将更多的权重分配给该单词，从而使网络在生成翻译时能够更好地理解上下文。在本中，介绍了注意力机制的原理，以及如何利用注意力机制来提高 Seq2Seq 模型的性能。

1. 引入注意力机制

在基于 Seq2Seq 实现机器翻译一节中，我们学习了如何将编码器最后一个时间步的上下文作为初始隐藏状态输入到解码器中。随着上下文在解码器的时间步中流动，信号与解码器输出结合，并逐渐变弱，导致上下文对解码器的后续时间步的影响有限。此外，解码器输出的某些部分可能更多地依赖于输入的特定部分。例如，输入 “thank you very much”，以及相应的英语到法语的翻译输出 “merci beaucoup”，英语短语 “thank you” 和 “very much” 分别对应于法语的 “merci” 和 “beaucoup”，然而，这些信息通过单个上下文向量传达时并不充分。
注意力机制 (Attention Mechanism) 在解码器的每个时间步提供对所有编码器隐藏状态的访问。解码器学习哪些编码器状态部分应更受关注，注意力机制的使用显著提高了机器翻译的质量以及多种标准自然语言处理任务的效果。
注意力机制的使用不仅限于 Seq2Seq 网络，注意力是“嵌入、编码、注意力、预测” (Embed, Encode, Attend, Predict) 中的关键组件，用于创建先进的深度学习模型以处理自然语言处理任务。其中，注意力用来在将大型表示缩小到更紧凑的表示时尽可能保留更多信息，例如，将一系列词向量缩减为一个句子向量。

2. 注意力机制

2.1 注意力机制原理

本质上，注意力机制提供了一种评分方式，可以将目标中的词元与源中的所有词元进行比较，并相应地修改解码器的输入信号。考虑一个编码器-解码器架构，其中输入和输出的时间步由索引 $i$ 和 $j$ 表示，编码器和解码器在这些时间步上的隐藏状态分别由 $h_i$ 和 $s_j$ 表示。编码器的输入由 $x_i$ 表示，解码器的输出由 $y_j$ 表示。在没有注意力的编码器-解码器网络中，解码器状态 $s_j$ 的值由前一个时间步的隐藏状态 $s_{j-1}$ 和输出 $y_{j-1}$ 给出。注意力机制添加了第三个信号 $c_j$，称为注意力上下文。因此，有了注意力，解码器的隐藏状态 $s_j$ 是 $y_{j-1}$、$s_{j-1}$ 和 $c_j$ 的函数：
$$s_j=f(y_{j-1},s_{j-1},c_j)$$
注意力上下文信号 $c_j$ 的计算如下所示。对于每个解码器时间步 $j$，计算解码器状态 $s_{j-1}$ 与每个编码器状态 $h_i$ 之间的对齐 (alignment)，这为每个解码器状态 $j$ 给出了一组 $N$ 个相似性值 $e_{ij}$，然后通过计算它们对应的 softmax 值 $b_{ij}$ 将其转换为概率分布。最后，注意力上下文 $c_j$ 计算为所有编码器( $N$ 个)时间步的编码器状态 $h_i$ 及其对应的 softmax 权重 $b_{ij}$ 的加权和。以下方程组概括了每个解码器时间步 $j$ 的这种转换：
$$\begin{gathered} e_{ij}=align(h_i,s_{j-1})\forall i \\ {b}_{ij}=softmax(e_{ij}) \\ {c}_j=\sum _{i=0}^N{h}_i{b}_{ij} \end{gathered}$$

2.2 注意力机制分类

根据对齐方式的不同，研究人员提出了多种注意力机制。为了方便起见，我们将编码器的状态向量 $h_i$ 表示为 $h$，并将解码器的状态向量 $s_{j-1}$ 表示为 $s$。
对齐的最简单公式是基于内容的注意力 (content-based attention)，基于内容的注意力实际上是编码器和解码器状态之间的余弦相似度。使用此公式的前提条件是编码器和解码器上的隐藏状态向量必须具有相同的维度：
$$e=cosine(h,s)$$
另一种公式称为加性注意力 (additive attention, 或 Bahdanau attention)，这种方法使用一个小型神经网络中的可学习权重来组合状态向量，表示为以下方程，其中，$s$ 和 $h$ 向量连接后乘以学习权重 $W$，等效于使用两个学习权重 $W_s$ 和 $W_h$ 分别与 $s$ 和 $h$ 相乘，然后将结果相加：
$$e=v^T\text{tanh}(W[s;h])$$
Luong、Pham 和 Manning 提出了一组三种注意力形式，即点积 (dot)、通用 (general) 和连接 (concat)，其中通用形式也称为乘法 (multiplicative) 或 Luong 注意力 (Luong’s attention)。点积和连接注意力形式类似于基于内容和加性注意力形式。乘法注意力形式可以由以下方程表示：
$$e=h^{T}Ws$$
Vaswani 等人提出了基于内容的注意力的变体，称为缩放点积注意力 (scaled dot-product attention)，其公式如下所示。其中，$N$ 是编码器隐藏状态 $h$ 的维度，Transformer 架构采用缩放点积注意力：
$$e=\frac{h^{T}s}{\sqrt{N}}$$
注意力机制还可以根据其关注的内容进行分类。根据这种分类方式，注意力机制可以分为自注意力 (self-attention)、全局注意力( global attention，也称软注意力，soft attention)，以及局部注意力( local attention，硬注意力，hard attention)。自注意力是指在同一序列的不同部分之间计算对齐，已被证明在机器阅读、文本摘要和图像字幕等应用中非常有效。
软注意力或全局注意力是指在整个输入序列上计算对齐，而硬注意力或局部注意力是指在序列的一部分上计算对齐。软注意力的优势在于它是可微分的，但计算成本可能较高。相反，硬注意力在推理时计算成本较低，但是不可微分，并且在训练过程中需要更复杂的技术。
接下来，我们将学习如何将注意机制与 Seq2Seq 模型集成，以提升网络性能。

3. 添加注意机制的 Seq2Seq 模型

在本节中，同样使用 Seq2Seq 架构进行英语到法语的机器翻译任务，区别在于是，本节中解码器将使用加性注意机制和乘法注意机制来处理编码器输出。

3.1 数据处理

(1) 首先，导入所需库，并定义常量：

import nltk
import numpy as np
import re
import shutil
import tensorflow as tf
import os
import unicodedata
from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu, SmoothingFunctionNUM_SENT_PAIRS = 30000
EMBEDDING_DIM = 256
ENCODER_DIM, DECODER_DIM = 1024, 1024
BATCH_SIZE = 64
NUM_EPOCHS = 30

(2) 下载数据集，并进行预处理，相关预处理过程参考 Seq2Seq 一节：

def clean_up_logs(data_dir):checkpoint_dir = os.path.join(data_dir, "checkpoints")if os.path.exists(checkpoint_dir):shutil.rmtree(checkpoint_dir, ignore_errors=True)os.makedirs(checkpoint_dir)return checkpoint_dirdef preprocess_sentence(sent):sent = "".join([c for c in unicodedata.normalize("NFD", sent) if unicodedata.category(c) != "Mn"])sent = re.sub(r"([!.?])", r" \1", sent)sent = re.sub(r"[^a-zA-Z!.?]+", r" ", sent)sent = re.sub(r"\s+", " ", sent)sent = sent.lower()return sentdef download_and_read(url, num_sent_pairs=30000):local_file = url.split('/')[-1]if not os.path.exists(local_file):os.system("wget -O {:s} {:s}".format(local_file, url))with zipfile.ZipFile(local_file, "r") as zip_ref:zip_ref.extractall(".")local_file = os.path.join(".", "fra.txt")en_sents, fr_sents_in, fr_sents_out = [], [], []with open(local_file, "r") as fin:for i, line in enumerate(fin):en_sent, fr_sent = line.strip().split('\t')[:2]en_sent = [w for w in preprocess_sentence(en_sent).split()]fr_sent = preprocess_sentence(fr_sent)fr_sent_in = [w for w in ("BOS " + fr_sent).split()]fr_sent_out = [w for w in (fr_sent + " EOS").split()]en_sents.append(en_sent)fr_sents_in.append(fr_sent_in)fr_sents_out.append(fr_sent_out)if i >= num_sent_pairs - 1:breakreturn en_sents, fr_sents_in, fr_sents_outdata_dir = "./data"
checkpoint_dir = clean_up_logs(data_dir)# data preparation
download_url = "http://www.manythings.org/anki/fra-eng.zip"
sents_en, sents_fr_in, sents_fr_out = download_and_read(download_url, num_sent_pairs=NUM_SENT_PAIRS)tokenizer_en = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(filters="", lower=False)
tokenizer_en.fit_on_texts(sents_en)
data_en = tokenizer_en.texts_to_sequences(sents_en)
data_en = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(data_en, padding="post")tokenizer_fr = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(filters="", lower=False)
tokenizer_fr.fit_on_texts(sents_fr_in)
tokenizer_fr.fit_on_texts(sents_fr_out)
data_fr_in = tokenizer_fr.texts_to_sequences(sents_fr_in)
data_fr_in = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(data_fr_in, padding="post")
data_fr_out = tokenizer_fr.texts_to_sequences(sents_fr_out)
data_fr_out = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(data_fr_out, padding="post")maxlen_en = data_en.shape[1]
maxlen_fr = data_fr_out.shape[1]
print("seqlen (en): {:d}, (fr): {:d}".format(maxlen_en, maxlen_fr))batch_size = BATCH_SIZE
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data_en, data_fr_in, data_fr_out))
dataset = dataset.shuffle(10000)
test_size = NUM_SENT_PAIRS // 4
test_dataset = dataset.take(test_size).batch(batch_size, drop_remainder=True)
train_dataset = dataset.skip(test_size).batch(batch_size, drop_remainder=True)vocab_size_en = len(tokenizer_en.word_index)
vocab_size_fr = len(tokenizer_fr.word_index)
word2idx_en = tokenizer_en.word_index
idx2word_en = {v:k for k, v in word2idx_en.items()}
word2idx_fr = tokenizer_fr.word_index
idx2word_fr = {v:k for k, v in word2idx_fr.items()}
print("vocab size (en): {:d}, vocab size (fr): {:d}".format(vocab_size_en, vocab_size_fr))
# vocab size (en): 57, vocab size (fr): 123

3.2 模型构建与训练

(1) 与未使用注意力机制的 Seq2Seq 不同，编码器不再返回单个上下文向量，而是在每个时间步返回输出，因为注意机制将需要这些信息：

class Encoder(tf.keras.Model):def __init__(self, vocab_size, num_timesteps, embedding_dim, encoder_dim, **kwargs):super(Encoder, self).__init__(**kwargs)self.encoder_dim = encoder_dimself.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=num_timesteps)self.rnn = tf.keras.layers.GRU(encoder_dim, return_sequences=True, return_state=True)def call(self, x, state):x = self.embedding(x)x, state = self.rnn(x, initial_state=state)return x, statedef init_state(self, batch_size):return tf.zeros((batch_size, self.encoder_dim))

(2) 解码器最大的变化是注意力层的声明，首先需要定义注意力层。首先定义加性注意力类，加性注意力将解码器在每个时间步的隐藏状态与所有编码器的隐藏状态结合起来，以生成下一个时间步解码器的输入：
$$e=v^T\text{W[s;h]}$$
其中，$W[s;h]$ 是 $s$ 和 $h$ 的两个独立线性变换的简写(形式为 $y=Wx+b$)，一个是 $s$ 的变换，另一个是 $h$ 的变换，这两个线性变换实现为全连接层。我们将子类化 tf.keras Layer 对象，因为最终目标是将其作为网络中的一个层使用。call() 方法接受查询( query，解码器状态)和值( value，编码器状态)，计算得分，然后通过相应的 softmax 计算对齐，并生成上下文向量，最后返回。上下文向量的形状为 (batch_size, num_decoder_timesteps)，对齐的形状为 (batch_size, num_encoder_timesteps, 1)。全连接层 W1、W2 和 V 张量的权重在训练期间学习：

class BahdanauAttention(tf.keras.layers.Layer):def __init__(self, num_units):super(BahdanauAttention, self).__init__()self.W1 = tf.keras.layers.Dense(num_units)self.W2 = tf.keras.layers.Dense(num_units)self.V = tf.keras.layers.Dense(1)def call(self, query, values):# query is the decoder state at time step j# query.shape: (batch_size, num_units)# values are encoder states at every timestep i# values.shape: (batch_size, num_timesteps, num_units)# add time axis to query: (batch_size, 1, num_units)query_with_time_axis = tf.expand_dims(query, axis=1)# compute score:score = self.V(tf.keras.activations.tanh(self.W1(values) + self.W2(query_with_time_axis)))# compute softmaxalignment = tf.nn.softmax(score, axis=1)# compute attended outputcontext = tf.reduce_sum(tf.linalg.matmul(tf.linalg.matrix_transpose(alignment),values), axis=1)context = tf.expand_dims(context, axis=1)return context, alignment

(3) 乘法注意力 (Luong 注意力)的实现方式与加性注意力类似。只声明一个线性变换 W，而不是三个 (W1、W2 和 V)。call() 方法的步骤类似，首先根据 Luong 注意力的方程计算得分，然后，我们将得分的对应 softmax 结果计算为对齐，然后将对齐和值的点积作为上下文向量，全连接层 W 表示的权重矩阵在训练过程中学习：

class LuongAttention(tf.keras.layers.Layer):def __init__(self, num_units):super(LuongAttention, self).__init__()self.W = tf.keras.layers.Dense(num_units)def call(self, query, values):# add time axis to queryquery_with_time_axis = tf.expand_dims(query, axis=1)# compute scorescore = tf.linalg.matmul(query_with_time_axis, self.W(values), transpose_b=True)# compute softmaxalignment = tf.nn.softmax(score, axis=2)# compute attended outputcontext = tf.matmul(alignment, values)return context, alignment

(4) 为了验证以上两个类是否可以互换使用，运行以下代码，构建一些随机输入，并将它们输入到这两个注意力类中：

batch_size = BATCH_SIZE
num_timesteps = MAXLEN_EN
num_units = ENCODER_DIMquery = np.random.random(size=(batch_size, num_units))
values = np.random.random(size=(batch_size, num_timesteps, num_units))# check out dimensions for Bahdanau attention
b_attn = BahdanauAttention(num_units)
context, alignments = b_attn(query, values)
print("Bahdanau: context.shape:", context.shape, "alignments.shape:", alignments.shape)# check out dimensions for Luong attention
l_attn = LuongAttention(num_units)
context, alignments = l_attn(query, values)
print("Luong: context.shape:", context.shape, "alignments.shape:", alignments.shape)
# Luong: context.shape: (64, 1024) alignments.shape: (64, 8, 1)

输出结果如下所示，和我们的预期一致，这两个类在给定相同输入时产生了形状完全相同的输出。因此，它们可以互换使用：

Bahdanau: context.shape: (64, 1024) alignments.shape: (64, 8, 1)
Luong: context.shape: (64, 1024) alignments.shape: (64, 8, 1)

(5) 实现注意力类后，构建解码器。init() 方法增加了注意力类变量，将其设置为 BahdanauAttention 类。此外，我们还有两个额外的变换，Wc 和 Ws，它们将应用于解码器循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 的输出。第一个变换使用 tanh 激活函数，将输出调节在 -1 到 +1 之间，而第二个则是标准的线性变换。与没有注意力解码器组件的 Seq2Seq 网络相比，本节的解码器在其 call() 方法中需要额外的参数 encoder_output，并返回一个额外的上下文向量：

class Decoder(tf.keras.Model):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_timesteps,decoder_dim, **kwargs):super(Decoder, self).__init__(**kwargs)self.decoder_dim = decoder_dim# self.attention = LuongAttention(embedding_dim)self.attention = BahdanauAttention(embedding_dim)self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=num_timesteps)self.rnn = tf.keras.layers.GRU(decoder_dim, return_sequences=True, return_state=True)self.Wc = tf.keras.layers.Dense(decoder_dim, activation="tanh")self.Ws = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)def call(self, x, state, encoder_out):x = self.embedding(x)context, alignment = self.attention(x, encoder_out)x = tf.expand_dims(tf.concat([x, tf.squeeze(context, axis=1)], axis=1), axis=1)x, state = self.rnn(x, state)x = self.Wc(x)x = self.Ws(x)return x, state, alignment

(6) 训练循环也与没有注意力机制的 Seq2Seq 网络不同，没有注意力机制的 Seq2Seq 网络使用 Teacher Forcing 来加快训练速度，使用注意力意味着必须逐个处理解码器输入，这是因为前一步的解码器输出通过注意力机制对当前时间步的输出影响更大。训练循环由 train_step 函数定义，明显比没有使用注意力的 Seq2Seq 网络的训练循环慢得多，但本节实现的训练循环也可以用于没有使用注意力的 Seq2Seq 网络，特别是需要实现调度采样策略时：

def loss_fn(ytrue, ypred):scce = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)mask = tf.math.logical_not(tf.math.equal(ytrue, 0))mask = tf.cast(mask, dtype=tf.int64)loss = scce(ytrue, ypred, sample_weight=mask)return loss@tf.function
def train_step(encoder_in, decoder_in, decoder_out, encoder_state):with tf.GradientTape() as tape:encoder_out, encoder_state = encoder(encoder_in, encoder_state)decoder_state = encoder_stateloss = 0for t in range(decoder_out.shape[1]):decoder_in_t = decoder_in[:, t]decoder_pred_t, decoder_state, _ = decoder(decoder_in_t,decoder_state, encoder_out)loss += loss_fn(decoder_out[:, t], decoder_pred_t)variables = encoder.trainable_variables + decoder.trainable_variablesgradients = tape.gradient(loss, variables)optimizer.apply_gradients(zip(gradients, variables))return loss / decoder_out.shape[1]

(7) predict() 和 evaluate() 方法同样涉及实现解码器的新数据流，包括额外的 encoder_out 参数和额外的 context 返回值：

def predict(encoder, decoder, batch_size, sents_en, data_en, sents_fr_out, word2idx_fr, idx2word_fr):random_id = np.random.choice(len(sents_en))print("input    : ",  " ".join(sents_en[random_id]))print("label    : ", " ".join(sents_fr_out[random_id]))encoder_in = tf.expand_dims(data_en[random_id], axis=0)decoder_out = tf.expand_dims(sents_fr_out[random_id], axis=0)encoder_state = encoder.init_state(1)encoder_out, encoder_state = encoder(encoder_in, encoder_state)decoder_state = encoder_statepred_sent_fr = []decoder_in = tf.expand_dims(tf.constant(word2idx_fr["BOS"]), axis=0)while True:decoder_pred, decoder_state, _ = decoder(decoder_in, decoder_state, encoder_out)decoder_pred = tf.argmax(decoder_pred, axis=-1)pred_word = idx2word_fr[decoder_pred.numpy()[0][0]]pred_sent_fr.append(pred_word)if pred_word == "EOS":breakdecoder_in = tf.squeeze(decoder_pred, axis=1)print("predicted: ", " ".join(pred_sent_fr))def evaluate_bleu_score(encoder, decoder, test_dataset, word2idx_fr, idx2word_fr):bleu_scores = []smooth_fn = SmoothingFunction()for encoder_in, decoder_in, decoder_out in test_dataset:encoder_state = encoder.init_state(batch_size)encoder_out, encoder_state = encoder(encoder_in, encoder_state)decoder_state = encoder_stateref_sent_ids = np.zeros_like(decoder_out)hyp_sent_ids = np.zeros_like(decoder_out)for t in range(decoder_out.shape[1]):decoder_out_t = decoder_out[:, t]decoder_in_t = decoder_in[:, t]decoder_pred_t, decoder_state, _ = decoder(decoder_in_t, decoder_state, encoder_out)decoder_pred_t = tf.argmax(decoder_pred_t, axis=-1)for b in range(decoder_pred_t.shape[0]):ref_sent_ids[b, t] = decoder_out_t.numpy()[0]hyp_sent_ids[b, t] = decoder_pred_t.numpy()[0][0]for b in range(ref_sent_ids.shape[0]):ref_sent = [idx2word_fr[i] for i in ref_sent_ids[b] if i > 0]hyp_sent = [idx2word_fr[i] for i in hyp_sent_ids[b] if i > 0]# remove trailing EOSref_sent = ref_sent[0:-1]hyp_sent = hyp_sent[0:-1]bleu_score = sentence_bleu([ref_sent], hyp_sent,smoothing_function=smooth_fn.method1)bleu_scores.append(bleu_score)return np.mean(np.array(bleu_scores))

(8) 训练两个使用不同注意力机制的 Seq2Seq 网络，一个采用加性 (Bahdanau) 注意力，另一个采用乘法 (Luong) 注意力。两个网络均训练 50 个 epoch，然而，无论是哪种注意力机制，翻译质量与不使用注意力的 Seq2Seq 网络训练 250 个 epoch 的情况相似：

embedding_dim = EMBEDDING_DIM
encoder_dim, decoder_dim = ENCODER_DIM, DECODER_DIMencoder = Encoder(vocab_size_en+1, embedding_dim, maxlen_en, encoder_dim)
decoder = Decoder(vocab_size_fr+1, embedding_dim, maxlen_fr, decoder_dim)optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt")
checkpoint = tf.train.Checkpoint(optimizer=optimizer,encoder=encoder,decoder=decoder)num_epochs = NUM_EPOCHS
eval_scores = []for e in range(num_epochs):encoder_state = encoder.init_state(batch_size)for batch, data in enumerate(train_dataset):encoder_in, decoder_in, decoder_out = data# print(encoder_in.shape, decoder_in.shape, decoder_out.shape)loss = train_step(encoder_in, decoder_in, decoder_out, encoder_state)print("Epoch: {}, Loss: {:.4f}".format(e + 1, loss.numpy()))if e % 10 == 0:checkpoint.save(file_prefix=checkpoint_prefix)predict(encoder, decoder, batch_size, sents_en, data_en,sents_fr_out, word2idx_fr, idx2word_fr)eval_score = evaluate_bleu_score(encoder, decoder, test_dataset, word2idx_fr, idx2word_fr)print("Eval Score (BLEU): {:.3e}".format(eval_score))# eval_scores.append(eval_score)checkpoint.save(file_prefix=checkpoint_prefix)

3.3 模型性能评估

训练结束时，与不带注意力的 Seq2Seq 网络相比，带有注意力机制的 Seq2Seq 网络在训练结束时损失略低，并且在测试集上的双语评估 (BiLingual Evaluation Understudy, BLEU) 分数略高：

模型	epoch	loss	BLUE
Seq2Seq	250	0.967	4.869e-02
使用加性注意力的 Seq2Seq	50	0.0893	5.508e-02
使用乘法注意力的 Seq2Seq	50	0.0706	5.563e-02

两个网络生成的翻译结果如下，需要注意的是，即使翻译结果与真实标签不完全一致，但仍然是原文的有效翻译：

注意力类型	epoch	英语	法语(标签值)	法语(预测值)
Bahdanau	20	your cat is fat.	ton chat est gras.	ton chat est mouille.
	25	i had to go back.	il m a fallu retourner.	il me faut partir.
	30	try to find it.	tentez de le trouver.	tentez de le trouver.
Luong	20	that s peculiar.	c est etrange.	c est deconcertant.
	25	tom is athletic.	thomas est sportif.	tom est sportif.
	30	it s dangerous.	c est dangereux.	c est dangereux.

可以通过在 Decoder 类的 init() 方法中注释掉其中一种注意力机制在 Bahdanau (加性)或 Luong (乘法)注意力机制之间切换。

小结

注意力机制使得神经网络能够动态地聚焦于最重要的信息部分，从而提高了模型的表现和效率。最初在自然语言处理任务中得到了广泛应用，如今它已被扩展到计算机视觉、语音识别等多个领域。其核心思想是模拟人类注意力的分配方式，赋予网络在处理信息时对不同部分的不同关注程度。

系列链接

TensorFlow深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
TensorFlow深度学习实战（2）——使用TensorFlow构建神经网络
TensorFlow深度学习实战（3）——深度学习中常用激活函数详解
TensorFlow深度学习实战（4）——正则化技术详解
TensorFlow深度学习实战（5）——神经网络性能优化技术详解
TensorFlow深度学习实战（6）——回归分析详解
TensorFlow深度学习实战（7）——分类任务详解
TensorFlow深度学习实战（8）——卷积神经网络
TensorFlow深度学习实战（9）——构建VGG模型实现图像分类
TensorFlow深度学习实战（10）——迁移学习详解
TensorFlow深度学习实战（11）——风格迁移详解
TensorFlow深度学习实战（12）——词嵌入技术详解
TensorFlow深度学习实战（13）——神经嵌入详解
TensorFlow深度学习实战（14）——循环神经网络详解
TensorFlow深度学习实战（15）——编码器-解码器架构