注意力機制----RNN中的self-attention
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對於SimpleRNN來說，要更新當前狀態h_1 ：
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將“輸入”和“上一個時刻狀態”拼接
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乘以A，加上b，乘以雙曲正切函式
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對於有注意力機制的RNN來說：
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將“輸入”和“c_0”拼接
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（剩下都一樣）
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（也可以將三個拼接）
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每一個c的演算法： 注意力權重和狀態 做向量內積
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總結：
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attention是用在seq2seq模型中的，是encoder做出用於decoder。
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而self-attention是用在RNN中，甚至其它各種網路。
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