前言
这里学习的注意力模型是我在研究image caption过程中的出来的经验总结，其实这个注意力模型理解起来并不难，但是国内的博文写的都很不详细或说很不明确，我在看了 attention-mechanism后才完全明白。得以进行后续工作。
这里的注意力模型是论文 Show,Attend and Tell:Neural Image Caption Generation with Visual Attention里设计的，但是注意力模型在大体上来讲都是相通的。
先给大家介绍一下我需要注意力模型的背景。
I是图片信息矩阵也就是[224,224,3]，通过前面的cnn也就是所谓的sequence-sequence模型中的encoder，我用的是vgg19，得到a，这里的a其实是[14*14,512]=[196,512]，很形象吧，代表的是图片被分成了这么多个区域，后面就看我们单词注意在哪个区域了，大家可以先这么泛泛理解。通过了本文要讲的Attention之后得到z。这个z是一个区域概率，也就是当前的单词在哪个图像区域的概率最大。然后z组合单词的embedding去训练。
好了，先这么大概理解一下这张图就好。下面我们来详细解剖attention，附有代码~
attention的内部结构是什么？
这里的c其实一个隐含输入，计算方式如下
首先我们这么个函数：
def _get_initial_lstm(self, features):
with tf.variable_scope('initial_lstm'):
features_mean = tf.reduce_mean(features, 1)
w_h = tf.get_variable('w_h', [self.D, self.H], initializer=self.weight_initializer)
b_h = tf.get_variable('b_h', [self.H], initializer=self.const_initializer)
h = tf.nn.tanh(tf.matmul(features_mean, w_h) + b_h)
w_c = tf.get_variable('w_c', [self.D, self.H], initializer=self.weight_initializer)
b_c = tf.get_variable('b_c', [self.H], initializer=self.const_initializer)
c = tf.nn.tanh(tf.matmul(features_mean, w_c) + b_c)
return c, h
上面的c你可以暂时不用管，是lstm中的memory state，输入feature就是通过cnn跑出来的a,我们暂时考虑batch=1,就认为这个a是一张图片生成的。所以a的维度是[1，196,512]
y向量代表的就是feature。
下面我们打开这个黑盒子来看看里面到底是在做什么处理。
上图中可以看到
这里的tanh不能替换成ReLU函数，一旦替换成ReLU函数，因为有很多负值就会消失，会很影响后面的结果，会造成最后Inference句子时，不管你输入什么图片矩阵的到的句子都是一样的。不能随便用激活函数！！！ReLU是能解决梯度消散问题，但是在这里我们需要负值信息，所以只能用tanh
c和y在输入到tanh之前要做个全连接，代码如下。
w = tf.get_variable('w', [self.H, self.D], initializer=self.weight_initializer)
b = tf.get_variable('b', [self.D], initializer=self.const_initializer)
w_att = tf.get_variable('w_att', [self.D, 1], initializer=self.weight_initializer)
h_att = tf.nn.relu(features_proj + tf.expand_dims(tf.matmul(h, w), 1) + b) # (N, L, D)
这里的features_proj是feature已经做了全连接后的矩阵。并且在上面计算h_att中你可以看到一个矩阵的传播机制，也就是relu函数里的加法。features_proj和后面的那个维度是不一样的。
def _project_features(self, features):
with tf.variable_scope('project_features'):
w = tf.get_variable('w', [self.D, self.D], initializer=self.weight_initializer)
features_flat = tf.reshape(features, [-1, self.D])
features_proj = tf.matmul(features_flat, w)
features_proj = tf.reshape(features_proj, [-1, self.L, self.D])
return features_proj
然后要做softmax了，这里有个点，因为上面得到的m的维度是[1,196,512],1是代表batch数量。经过softmax后想要得到的是维度为[1,196]的矩阵也就是每个区域的注意力权值。所以
out_att = tf.reshape(tf.matmul(tf.reshape(h_att, [-1, self.D]), w_att), [-1, self.L]) # (N, L)
alpha = tf.nn.softmax(out_att)
最后计算s就是一个相乘。
context = tf.reduce_sum(features * tf.expand_dims(alpha, 2), 1, name='context') #(N, D)
这里也是有个传播的机制，features维度[1,196,512]，后面那个维度[1,196,1]。
最后给个完整的注意力模型代码。
def _attention_layer(self, features, features_proj, h, reuse=False):
with tf.variable_scope('attention_layer', reuse=reuse):
w = tf.get_variable('w', [self.H, self.D], initializer=self.weight_initializer)
b = tf.get_variable('b', [self.D], initializer=self.const_initializer)
w_att = tf.get_variable('w_att', [self.D, 1], initializer=self.weight_initializer)
h_att = tf.nn.relu(features_proj + tf.expand_dims(tf.matmul(h, w), 1) + b) # (N, L, D)
out_att = tf.reshape(tf.matmul(tf.reshape(h_att, [-1, self.D]), w_att), [-1, self.L]) # (N, L)
alpha = tf.nn.softmax(out_att)
context = tf.reduce_sum(features * tf.expand_dims(alpha, 2), 1, name='context') #(N, D)
return context, alpha
如果大家想研究整个完整的show-attend-tell模型，可以去看看github链接
以上我们讲的是soft_attention，还有一个hard_attention。hard_attention比较不适合于反向传播，其原理是取代了我们之前将softmax后的所有结果相加，使用采样其中一个作为z。反向传播的梯度就不好算了，这里用蒙特卡洛采样方式。
ok，回到我们的image_caption中，看下图
这个图其实不太准确，每一个z其实还会用tf.concat连接上当前这个lstm_cell的单词embedding输入。也就是维度变成[512]+[512]=[1024]
这样就可以结合当前单词和图像区域的关系了，我觉得注意力模型还是很巧妙的。
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