前言
上节课讲到的attention用到了Seq2Seq模型上，而Attention并不局限与Seq2Seq模型，而是可以用在所有RNN模型上。Self-attention在原论文中用到了LSTM上，而本节课做了简单的替换：换成了 Simple RNN。
SimpleRNN + Self-Attention
下面的 h 0 h_0 h0 为初始状态，是一个全0向量
- 无 Self-Attention 的更新状态：
- 有 Self-Attention 的更新状态：把 h 0 h_0 h0 换成了 c 0 c_0 c0
- 接下来需要计算 c 1 c_1 c1 ，上节课提到 c c c 需要根据 h h h 来计算，而此时 h 0 h_0 h0 为全 0 向量，所以 c 1 c_1 c1 就等于 h 1 h_1 h1：
- h 2 h_2 h2 同理：
- 相关性与 c 2 c_2 c2 的计算需要同时包含 h 2 h_2 h2：后面的过程类似
Summary
- Self-Attention能很大程度上解决RNN遗忘的问题
- Self-Attenion和Attention的原理是一样的，但是Self-Attention不局限于Seq2Seq模型上，而是可以应用到所有RNN上
- 除了避免遗忘，Self-Attention还能帮助关注相关的信息