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看到一篇解释，感觉还不错，后面深入理解了再来重新编辑一波

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以翻译为例：

source:我 是 中国人

target: I am Chinese

比如翻译目标单词为 I 的时候，Q为I

而source中的 “我” “是” “中国人”都是K，

那么Q就要与每一个source中的K进行对齐（相似度计算）；"I"与"我"的相似度，"I"与"是"的相似度；"I"与"中国人"的相似度；

相似度的值进行归一化后会生成对齐概率值（“I"与source中每个单词的相似度（和为1）），也可以注意力值；

而V代表每个source中输出的context vector；如果为RNN模型的话就是对应的状态向量；即key与value相同；

然后相应的V与相应的P进行加权求和，就得到了context vetor；

从网上找到了一张图更能证明我的理解的正确性；

这里的v与上面的V是不一样的，这属于一个单隐藏层的前馈神经网络；v属于隐藏层激活后的一个计算得分的权重系数矩阵；

w属于激活前的权重系数矩阵；

这里应该是输出神经元为一个得分值；所以需要多个前馈神经网络同时计算每个hi的得分；与我预想的不同，以为一个前馈神经网络就可以输出所有对应的得分，即输出层的维度是与input序列长度一样；（目前的理解）；为什么不与预想的一致呢？

然后对所有得分进行归一化，一般选择softmax方法；让权重系数为1

第二阶段：将hi与对应的权重系数相乘得到一个context vector；即注意力值；

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