Xu, K., Ba, J., Kiros, R., Cho, K., Courville, A., Salakhudinov, R., ... & Bengio, Y. (2015, June). Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention. In International conference on machine learning (pp. 2048-2057).
本文介绍了两种不同的注意力机制模型（硬的随机注意机制和软的确定注意机制），模型的功能是输入一张图片，生成一个k字标题。
一、两种机制的共同框架
1、编码器（如何处理图片）：
对图片进行卷积特征提取，提取L个特征向量ai，每个向量都是从D个维度表示了一部分图像。
2、解码器（如何生成标题）：
模型使用一个长的短期记忆(LSTM)网络，该网络会根据一个上下文向量Zt、隐藏状态ht-1和已生成标题Eyt-1，每隔一段时间生成一个标题的字。上下文向量Zt指图像的输入部分在时间t时的动态表示。下图是LSTM的流程，i是输入，C是记忆，f是遗忘，o是输出，h是隐藏状态，输入门（input gate）确定i的权重，输入调制门（input modulator）确定i对存储器的贡献，遗忘门确定遗忘权重，输出门确定输出权重，模型需要学习这些权重。
计算上下文向量Zt：对于每一个特征向量ai，有一个对应的权重αi，它表示位置i产生下一个标题字的概率（硬的随机注意机制）或表示把ai和位置i混合在一起的相对重要性（软的确定注意机制，不太懂，可能不是这个意思）。αi可根据注意模型fatt计算，Zt可根据αi和ai计算，公式如下。
二、硬注意和软注意
硬注意机制和软注意机制是注意模型fatt的替代机制。
硬注意：如果模型将在某位置生成第t个字，那么记这个位置为st。st,i是一个indicator one-hot变量，如果在第i个位置提取出视觉特征，那么令st,i为1。将st作为中间变量，得到一个以{αi}为参数的伯努利分布，且可根据αi可计算出Zt。（猜的，第一个公式的意思可能是位置i接下来生成标题的可能性，第二个公式计算第t个字最有可能在哪个位置生成。）
软注意：（没看懂）
三、实验
用三个数据集测试了四个模型，分别用BLEU和METEOR两种研究标准表示结果。软注意和硬注意模型的表现较好。
