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神经网络a将上一个输出序列隐状态si−1和输入序列隐状态hj作为输入，计算出一个xj，yi对齐的值eij，再归一化得到权重αij。
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我们可以对此给出一个直观的理解：在生成一个输出词时，会考虑每一个输入词和当前输出词的对齐关系，对齐越好的词，会有越大的权重，对生成当前输出词的影响也就越大。图10.7展示了翻译时注意力机制的权重分布，在互为翻译的词对上会有最大的权重[29]。
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图10.7 注意力机制的权重分布
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在机器翻译这样一个典型的Seq2Seq模型里，生成一个输出词yj，会用到第i个输入词对应的隐状态hi以及对应的注意力权重αij。如果只使用一个方向的循环神经网络来计算隐状态，那么hi只包含了x0到xi的信息，相当于在αij这里丢失了xi后面的词的信息。而使用双向循环神经网络进行建模，第i个输入词对应的隐状态包含了和，前者编码x0到xi的信息，后者编码xi及之后所有词的信息，防止了前后文信息的丢失，如图10.8所示。
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图10.8 双向循环神经网络的注意力机制模型
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注意力机制是一种思想，可以有多种不同的实现方式，在Seq2Seq模型以外的场景也有不少应用。图10.9展示了在图像描述文本生成任务中的结果，可以看到在生成对应词时，图片上对应物体的部分有较大的注意力权重[30]。
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图10.9 注意力机制在图片描述文本生成中的应用
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逸闻趣事
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Bengio兄弟
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很多人或许都听说过约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio），他作为深度学习三驾马车之一，参与编撰了两本《深度学习》图书。本吉奥有许多重要的工作，例如门控循环单元、注意力机制，和近来火爆的生成对抗网络等。近来，人工智能领域的顶级会议，NIPS 2017（神经信息处理系统大会）宣布将由萨米·本吉奥担任组委会执行主席。由于本吉奥是一个非常少见的姓氏，那么萨米·本吉奥究竟是约书亚·本吉奥的别名，还是父子或者兄弟，或者没有关系呢？
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顺着八卦之路，萨米·本吉奥的信息如下：他是谷歌的研究科学家，在蒙特利尔大学获得博士学位，并在那里进行了博士后研究。显然他和约书亚·本吉奥不是同一个人，但巧合的是，约书亚·本吉奥就是蒙特利尔大学的教授呀。打开约书亚·本吉奥教授的学生介绍页面，萨米·本吉奥在博士后期间，曾得到他的指导。
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图10.10是本吉奥兄弟的合影。
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图10.10 围观群众与本吉奥兄弟的合影
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约书亚·本吉奥（左一）和萨米·本吉奥（右一）长得非常像，年纪接近，显然是同胞兄弟。看年纪，约书亚应该是萨米的哥哥。兄弟同为深度学习领域资深的科学家，也成就了一番佳话。
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