在RNN模型中引入注意力机制（Attention）

此前的文章介绍过Seq2seq模型，并将其用于机器翻译。Seq2seq模型的一个问题在于随着输入句子越来越长，更早输入的单词就很大可能会被忘掉。于是，随着输入句子中单词数变多，翻译质量就会很快劣化。改善此问题的一个方法就是引入注意力机制（Attention），这种方法最初在文献【1】中被提出。

下面是【1】中给出的一个评估机器翻译质量的图示，其中横轴是句子中单词的数量，纵轴是评价机器翻译质量的BLEU分值。可见，随着句子中单词的数量的增多，Seq2seq模型的机器翻译质量劣化得很快，但在引入了Attention之后，翻译质量可以得到很大改善。

总的来说，注意力机制有如下一些优点：

• Attention tremendously improves Seq2Seq model.
• With attention, Seq2Seq model does not forget source input.
• With attention, the decoder knows where to focus.

但我们也需明白，引入Attention会大幅增加模型的计算量！

具体来说，如何在RNN中引入Attention呢？结合之前介绍的Seq2seq模型，如下图所示，Encoder的输出是，对于每个Cell的

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