从rnn到lstm，再到seq2seq（二）

从图上可以看出来，decode的过程其实都是从encode的最后一个隐层开始的，如果encode输入过长的话，会丢失很多信息，所以设计了attation机制。

attation机制的decode的过程和原来的最大的区别就是，它输出的不只是基于本时刻的h，而是基于本时刻的h和C的concat矩阵。

那么C是什么，C就是encode的h的联合（见最后一张图的公式），含义非常明显了，就是我在decode的时候，不但考虑我现在decode的隐层的情况，同时也考虑到encode的隐层的情况，那么关键是encode的隐层那么多，你该怎么考虑了，这就是attation矩阵的计算方式。。目前的计算方式是，这个时刻decode的隐层和encode的所有隐层做个对应，最后一张图非常明白

如果你还没有理解，看这个公式，输入的d‘t就是我上面说的C，把这个和dt concat就是本时刻输出的隐层

其实实现起来不复杂，就是在decode的时候，隐层和encode的隐层对应一下，然后concat一下：

 下面这个代码是在github上找的，两个隐层对应的方式可能跟上面说的不一样，但是原理都差不多，看这个代码感受一下这个流程。

s = self.encoder.zero_state(self.batch_size, tf.float32)
        encoder_hs = []
        with tf.variable_scope("encoder"):
            for t in xrange(self.max_size):
                if t > 0: tf.get_variable_scope().reuse_variables()
                x = tf.squeeze(source_xs[t], [1])
                x = tf.matmul(x, self.s_proj_W) + self.s_proj_b
                h, s = self.encoder(x, s)
                encoder_hs.append(h)
        encoder_hs = tf.pack(encoder_hs)
s = self.decoder.zero_state(self.batch_size, tf.float32)
        logits = []
        probs  = []
        with tf.variable_scope("decoder"):
            for t in xrange(self.max_size):
                if t > 0: tf.get_variable_scope().reuse_variables()
                if not self.is_test or t == 0:
                    x = tf.squeeze(target_xs[t], [1])
                x = tf.matmul(x, self.t_proj_W) + self.t_proj_b
                h_t, s = self.decoder(x, s)
                h_tld = self.attention(h_t, encoder_hs)

                oemb  = tf.matmul(h_tld, self.proj_W) + self.proj_b
                logit = tf.matmul(oemb, self.proj_Wo) + self.proj_bo
                prob  = tf.nn.softmax(logit)
                logits.append(logit)
                probs.append(prob)



def attention(self, h_t, encoder_hs):
        #scores = [tf.matmul(tf.tanh(tf.matmul(tf.concat(1, [h_t, tf.squeeze(h_s, [0])]),
        #                    self.W_a) + self.b_a), self.v_a)
        #          for h_s in tf.split(0, self.max_size, encoder_hs)]
        #scores = tf.squeeze(tf.pack(scores), [2])
        scores = tf.reduce_sum(tf.mul(encoder_hs, h_t), 2)
        a_t    = tf.nn.softmax(tf.transpose(scores))
        a_t    = tf.expand_dims(a_t, 2)
        c_t    = tf.batch_matmul(tf.transpose(encoder_hs, perm=[1,2,0]), a_t)
        c_t    = tf.squeeze(c_t, [2])
        h_tld  = tf.tanh(tf.matmul(tf.concat(1, [h_t, c_t]), self.W_c) + self.b_c)

        return h_tld

参考文章：

https://www.slideshare.net/KeonKim/attention-mechanisms-with-tensorflow

https://github.com/dillonalaird/Attention/blob/master/attention.py

http://www.tuicool.com/articles/nUFRban

http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/6261467.html

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53749693