https://blog.csdn.net/hpulfc/article/details/80449561
https://blog.csdn.net/hpulfc/article/details/80448570
https://blog.csdn.net/songbinxu/article/details/80739447
谷歌2017年发表的那篇《Attention is all you need》
Sequence to Sequence
Attention Mechanism的大量使用源于机器翻译，机器翻译本质上是解决一个Sequence-to-Sequence问题
Sequence to Sequence 的各种形式
Sequence-to-Sequence一般有5种形式，区别在于输入和输出序列的长度，以及是否同步产出，具体到每一个基本的模块，又能用不同的网络结构实现，包括CNN、RNN，它们的实现基本上离不开一个固定的结构：Encoder-Decoder结构。
Attention解决了它的“分心问题”
，
attention model的要求：
1.对输入序列的不同局部，赋予不同的重要性（权重）
2.对于不同的输出序列局部，给输入局部不一样赋权规划或方案（输出序列局部由上一阶段输出和当前阶段的输入局部构成）
对于上面给出的疑问（那些权重应该怎么给），Attention给出的答案是，让输出序列决定。