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    从Seq2seq到Attention模型到Self Attention(一)

    近一两年,注意力模型(Attention Model)是深度学习领域最受瞩目的新星,用来处理与序列相关的数据,特别是2017年Google提出后,模型成效、复杂度又取得了更大的进展。以金融业为例,客户的行为代表一连串的序列,但要从串行化的客户历程数据去萃取信息是非常困难的,如果能够将self-attention的概念应用在客户历程并拆解分析,就能探索客户潜在行为背后无限的商机。然而,笔者从Attention model读到self attention时,遇到不少障碍,其中很大部分是后者在论文提出的概念,鲜少有文章解释如何和前者做关联,笔者希望藉由这系列文,解释在机器翻译的领域中,是如何从Seq2seq演进至Attention model再至self attention,使读者在理解Attention机制不再这么困难。

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