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注意力機(jī)制(Attention Mechanism)淺談

1. 注意力機(jī)制的由來，解決了什么問題？

早期在解決機(jī)器翻譯這一類序列到序列(Sequence to Sequence)的問題時(shí)，通常采用的做法是利用一個(gè)編碼器(Encoder)和一個(gè)解碼器(Decoder)構(gòu)建端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但是基于編碼解碼的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在兩個(gè)問題，拿機(jī)器翻譯舉例：

問題1：如果翻譯的句子很長很復(fù)雜，比如直接一篇文章輸進(jìn)去，模型的計(jì)算量很大，并且模型的準(zhǔn)確率下降嚴(yán)重。

問題2：在翻譯時(shí)，可能在不同的語境下，同一個(gè)詞具有不同的含義，但是網(wǎng)絡(luò)對這些詞向量并沒有區(qū)分度，沒有考慮詞與詞之間的相關(guān)性，導(dǎo)致翻譯效果比較差。

同樣在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，如果輸入的圖像尺寸很大，做圖像分類或者識別時(shí)，模型的性能就會下降。

針對這樣的問題，注意力機(jī)制被提出。

2. 什么是注意力機(jī)制？

注意力機(jī)制早在上世紀(jì)九十年代就有研究，到2014年Volodymyr的《Recurrent Models of Visual Attention》一文中將其應(yīng)用在視覺領(lǐng)域，后來伴隨著2017年Ashish Vaswani的《Attention is all you need》中Transformer結(jié)構(gòu)的提出，注意力機(jī)制在NLP,CV相關(guān)問題的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)上被廣泛應(yīng)用。

“注意力機(jī)制”實(shí)際上就是想將人的感知方式、注意力的行為應(yīng)用在機(jī)器上，讓機(jī)器學(xué)會去感知數(shù)據(jù)中的重要和不重要的部分。

打個(gè)比方：當(dāng)我們觀察下面這張圖片時(shí)，大部分人第一眼應(yīng)該注意到的是小貓的面部以及吐出的舌頭，然后我們才會把我們的注意力轉(zhuǎn)移到圖片的其他部分。

所謂的"注意力機(jī)制"也就是當(dāng)機(jī)器在做一些任務(wù)，比如要識別下面這張圖片是一個(gè)什么動物時(shí)，我們讓機(jī)器也存在這樣的一個(gè)注意力側(cè)重，最重要該關(guān)注的地方就是圖片中動物的面部特征，包括耳朵，眼睛，鼻子，嘴巴，而不用太關(guān)注背景的一些信息，核心的目的就在于希望機(jī)器能在很多的信息中注意到對當(dāng)前任務(wù)更關(guān)鍵的信息，而對于其他的非關(guān)鍵信息就不需要太多的注意力側(cè)重。

同樣的如果我們在機(jī)器翻譯中，我們要讓機(jī)器注意到每個(gè)詞向量之間的相關(guān)性，有側(cè)重地進(jìn)行翻譯，模擬人類理解的過程。

3. 注意力機(jī)制如何實(shí)現(xiàn)，以及注意力機(jī)制的分類

簡單來說就是對于模型的每一個(gè)輸入項(xiàng)，可能是圖片中的不同部分，或者是語句中的某個(gè)單詞分配一個(gè)權(quán)重，這個(gè)權(quán)重的大小就代表了我們希望模型對該部分一個(gè)關(guān)注程度。這樣一來，通過權(quán)重大小來模擬人在處理信息的注意力的側(cè)重，有效的提高了模型的性能，并且一定程度上降低了計(jì)算量。

深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制通?？煞譃槿悾很涀⒁猓ㄈ肿⒁猓?、硬注意（局部注意）和自注意（內(nèi)注意）

1. Soft/Global Attention(軟注意機(jī)制)：對每個(gè)輸入項(xiàng)的分配的權(quán)重為0-1之間，也就是某些部分關(guān)注的多一點(diǎn)，某些部分關(guān)注的少一點(diǎn)，因?yàn)閷Υ蟛糠中畔⒍加锌紤]，但考慮程度不一樣，所以相對來說計(jì)算量比較大。

2. Hard/Local Attention(硬注意機(jī)制)：對每個(gè)輸入項(xiàng)分配的權(quán)重非0即1，和軟注意不同，硬注意機(jī)制只考慮那部分需要關(guān)注，哪部分不關(guān)注，也就是直接舍棄掉一些不相關(guān)項(xiàng)。優(yōu)勢在于可以減少一定的時(shí)間和計(jì)算成本，但有可能丟失掉一些本應(yīng)該注意的信息。

3. Self/Intra Attention（自注意力機(jī)制）：對每個(gè)輸入項(xiàng)分配的權(quán)重取決于輸入項(xiàng)之間的相互作用，即通過輸入項(xiàng)內(nèi)部的"表決"來決定應(yīng)該關(guān)注哪些輸入項(xiàng)。和前兩種相比，在處理很長的輸入時(shí)，具有并行計(jì)算的優(yōu)勢。

References：

https://arxiv.org/abs/2103.16775

https://arxiv.org/abs/1406.6247

https://arxiv.org/abs/1706.03762

自注意力機(jī)制(Self-Attention)

1. 自注意力機(jī)制概述

自注意力機(jī)制實(shí)際上是注意力機(jī)制中的一種，也是一種網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)型，它想要解決的問題是網(wǎng)絡(luò)接收的輸入是很多向量，并且向量的大小也是不確定的情況，比如機(jī)器翻譯(序列到序列的問題，機(jī)器自己決定多少個(gè)標(biāo)簽)，詞性標(biāo)注(Pos tagging一個(gè)向量對應(yīng)一個(gè)標(biāo)簽)，語義分析(多個(gè)向量對應(yīng)一個(gè)標(biāo)簽)等文字處理問題。

2. 文字處理中單詞向量編碼的方式

在文字處理中，我們對單詞進(jìn)行向量編碼通常有兩種方式：

1. 獨(dú)熱編碼(one-hot encoding):用N位的寄存器對N個(gè)狀態(tài)編碼，通俗來講就是開一個(gè)很長很長的向量，向量的長度和世界上存在的詞語的數(shù)量是一樣多的，每一項(xiàng)都表示一個(gè)詞語，只要把其中的某一項(xiàng)置1，其他的項(xiàng)都置0，那么就可以表示一個(gè)詞語，但這樣的編碼方式?jīng)]有考慮詞語之間的相關(guān)性，并且內(nèi)存占用也很大

2. 詞向量編碼(Word Embedding):將詞語映射(嵌入)到另一個(gè)數(shù)值向量空間，可以通過距離來表征不同詞語之間的相關(guān)性

拿詞性標(biāo)注舉例，對一個(gè)句子來說每一個(gè)詞向量對應(yīng)一個(gè)標(biāo)簽，初始的想法是可以通過全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有考慮在句子不同位置，單詞可能表示不同含義的問題，并且當(dāng)輸入的句子很長，比如是一篇文章的時(shí)候，模型的性能下降嚴(yán)重。

3. 自注意力機(jī)制如何實(shí)現(xiàn)

針對全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的這個(gè)問題，通過自注意力機(jī)制來解決，自注意力機(jī)制實(shí)際上是想讓機(jī)器注意到整個(gè)輸入中不同部分之間的相關(guān)性，它的實(shí)現(xiàn)方法如下：

那么向量b是如何產(chǎn)生的呢？

步驟1：對于每一個(gè)向量a，分別乘上三個(gè)系數(shù)

得到q,k,v三個(gè)值：

寫成向量形式：

得到的Q,K,V分別表示query,key和value

三個(gè)W就是我們需要學(xué)習(xí)的參數(shù)

步驟2：利用得到的Q和K計(jì)算每兩個(gè)輸入向量之間的相關(guān)性，也就是計(jì)算attention的值α，α的計(jì)算方法有多種，通常采用點(diǎn)乘的方式

寫成向量形式：

矩陣A中的每一個(gè)值記錄了對應(yīng)的兩個(gè)輸入向量的Attention的大小α

步驟3：對A矩陣進(jìn)行softmax操作或者relu操作得到A'

步驟4：利用得到的A'和V計(jì)算每個(gè)輸入向量a對應(yīng)的self-attention層的輸出向量b：

，寫成向量形式

拿第一個(gè)向量a1對應(yīng)的self-attention輸出向量b1舉例，它的產(chǎn)生過程如下：

先通過三個(gè)W矩陣生成q,k,v；然后利用q,k計(jì)算attention的值α,再把所有的α經(jīng)過softmax得到α&amp;#39;;最后對所有的v進(jìn)行加權(quán)求和，權(quán)重是α&amp;#39;,得到a1對應(yīng)的self-attention輸出的b1

4. 自注意力機(jī)制的問題

自注意力機(jī)制雖然考慮了所有的輸入向量，但沒有考慮到向量的位置信息。在實(shí)際的文字處理問題中，可能在不同位置詞語具有不同的性質(zhì)，比如動詞往往較低頻率出現(xiàn)在句首。

有學(xué)者提出可以通過位置編碼(Positional Encoding)來解決這個(gè)問題：對每一個(gè)輸入向量加上一個(gè)位置向量e，位置向量的生成方式有多種，通過e來表示位置信息帶入self-attention層進(jìn)行計(jì)算。

https://arxiv.org/abs/2003.09229

5. 自注意力機(jī)制&CNN、RNN

1. 自注意力機(jī)制與CNN：

實(shí)際上，在處理圖像問題時(shí)，每一個(gè)像素點(diǎn)都可以看成一個(gè)三維的向量，維度就是圖像的通道數(shù)，所以圖像也可以看成是很多向量輸入到模型，自注意力機(jī)制和CNN的概念類似，都是希望網(wǎng)絡(luò)不僅僅考慮某一個(gè)向量，也就是CNN中希望模型不僅僅考慮某一個(gè)像素點(diǎn)，而是讓模型考慮一個(gè)正方形或者矩形的感受野(Receptive field)，對于自注意力機(jī)制來說，相當(dāng)于模型自己決定receptive field是怎樣的形狀和類型。所以其實(shí)CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是特殊情況下的一種self-attention，self-attention就是復(fù)雜版的CNN。

https://arxiv.org/abs/1911.03584

2. 自注意力機(jī)制與RNN

RNN和自注意力機(jī)制也類似，都是接受一批輸入向量，然后輸出一批向量，但RNN只能接受前面的輸出作為輸入，self-attention可以同時(shí)接受所有的向量作為輸入，所以一定程度上說Self-attention比RNN更具效率

https://arxiv.org/abs/2006.16236

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綜述 | 注意力機(jī)制

3. 注意力機(jī)制如何實(shí)現(xiàn)，以及注意力機(jī)制的分類