06_注意力机制

注意力机制笔记

一、课程内容

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• 1-注意力机制介绍

• 2-注意力机制的实现方法

• 3-注意力机制的优缺点

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二、为什么提出注意力机制

引入Attention的原因1: 1、在 Attention 机制引入之前，有一个问题大家一直很苦恼：长距离的信息会被弱化，就好像记忆能力弱的人，记不住过去的事情是一样的。
引入Attention的原因2: 参数少、速度快、效果好
最初场景问题: 文本翻译问题
    问题1: 如果翻译的句子很长很复杂，比如直接一篇文章输进去，模型的计算量很大，并且模型的准确率下降严重
    问题2: 没有考虑词与词之间的相关性，导致翻译效果比较差

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三、什么是注意力机制

3.1 实用例子解释Attention:

 通俗理解注意力机制原理与本质：Q(query)、K(key)、V(value)
  - 第一步【查询】：打开京东网站，我们输入查询（query，Q）,比如“笔记本”
  - 第二步【计算相似性】：京东后台拿到这个查询Q，会用这个查询Q去和后台的所有商品的关键字（或者title）(key, K)一一来对比，找到物品和我们查询的相似性（或者说物品对应的相似性的权重），相似性越高，越可能推送给我们
  - 第三步【得到价值】：这个时候我们还需要考虑物品的价值（value, V），这个V不是指物品值几块钱，而是这个物品在算法中的价值。如果商家给了京东广告费，或者商品物美价廉，评论好，点赞高等，那么算法就越有可能把物品排在前面推送给我们
  - 第四步【计算带权重的价值】：我们拿刚刚得到的相似性，乘以物品在算法中的价值V，计算结果就是每件物品的最后带有相似性权重的价值，京东最后的算法就是返回这个带权重的价值，也就是把排序好的商品推送给我们
  - **【总结】**：这是个典型的注意力过程，它推送在最前面给我们展示的商品，肯定是它最希望获得我们注意力的商品。当然，京东内部的算法肯定不是这样的，但是他们本质原理一样，都是基于注意力，并且我们看到的现象也是一样的。 

3.2 Attention概念

“注意力机制”实际上就是想将人的感知方式、注意力的行为应用在机器上，让机器学会去感知数据中的重要和不重要的部分。

3.3 注意力机制分类：

1、软注意力: 注意力权重值分布在0-1之间，关注所有的词汇，但是不同词汇根据权重大小关注的程度不一样。
2、硬注意力: 注意力权重值是0或者1，只关注哪些重要的部分，忽略次要的部分
3、自注意力: 通过输入项内部的"表决"来决定应该关注哪些输入项.

3.4 注意力计算步骤（常见三步走战略）

Attention计算构成元素：

query(Q)、key(K)、value(V)

（计算过程的普遍性表达）：

第一步: query和key进行相似度计算，得到attention_score
第二步: 对attention_score进行softmax归一化得到权重值，压缩数值到0-1之间
第三步: 对上一步的权重值和value进行融合，得到具有权重信息的新value

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基本步骤
第一步: 根据注意力计算规则, 对Q，K，V进行相应的计算.
第二步: 根据第一步采用的计算方法, 如果是拼接方法，则需要将Q与第一步的计算结果再进行拼接, 如果是转置点积, 一般是自注意力, Q与V相同, 则不需要进行与Q的拼接.
第三步: 最后为了使整个attention机制按照指定尺寸输出, 使用线性层作用在第二步的结果上做一个线性变换, 得到最终对Q的注意力表示.

四、注意力计算规则

计算规则前提：

必须有指定的数据: Q、K、V；当输入的Q=K=V时（或者Q\K\V来自于同一个X）, 称作自注意力计算规则；当Q、K、V不相等时称为一般注意力计算规则

三种规则方法：

第一种方法: 将Q和K进行纵轴拼接，然后经过线性变换，再经过Softmax进行处理得到权重，最后和V进行相乘

第二种方法: 将Q和K进行纵轴拼接，接着经过一次线性变化，然后进过tanh激活函数处理，再进行sum求和，再经过softmax进行处理得到权重，最后和V进行张量的乘法

第三种方法: 将Q和K的转置进行点乘，然后除以一个缩放系数，再经过softmax进行处理得到权重，最后和V进行张量的乘法

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五、注意力机制的作用

概念：

在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况.
在编码器端的注意力机制: 主要解决表征问题, 相当于特征提取过程, 得到输入的注意力表示. 一般使用自注意力(self-attention).

注意力机制实现步骤（深度学习中）:

第一步: 按照注意力规则，对Q、K、V进行注意力的计算
第二步: 如果第一步是拼接操作，需要将Q和第一步计算的结果进行再次拼接，如果是点乘运算，Q和K、V相等,一般属于自注意力，不需要拼接
第三步: 我们需要将第二步的结果，进行线性变化，按照指定输出维度进行结果的表示

代码实现：

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class MyAtt(nn.Module):#                   32          32          32              64      32def __init__(self, query_size, key_size, value_size1, value_size2, output_size):super(MyAtt, self).__init__()self.query_size = query_sizeself.key_size = key_sizeself.value_size1 = value_size1self.value_size2 = value_size2self.output_size = output_size
​# 线性层1 注意力权重分布self.attn = nn.Linear(self.query_size + self.key_size, self.value_size1)
​# 线性层2 注意力结果表示按照指定维度输出层 self.attn_combineself.attn_combine = nn.Linear(self.query_size+self.value_size2, output_size)
​def forward(self, Q, K, V):# 1 求查询张量q的注意力权重分布, attn_weights[1,32]# [1,1,32],[1,1,32]--> [1,32],[1,32]->[1,64]# [1,64] --> [1,32]# tmp1 = torch.cat( (Q[0], K[0]), dim=1)# tmp2 = self.attn(tmp1)# tmp3 = F.softmax(tmp2, dim=1)attn_weights = F.softmax( self.attn(torch.cat( (Q[0], K[0]), dim=-1)), dim=-1)
​# 2 求查询张量q的结果表示 bmm运算, attn_applied[1,1,64]# [1,1,32] * [1,32,64] ---> [1,1,64]attn_applied =  torch.bmm(attn_weights.unsqueeze(0), V)
​# 3 q 与 attn_applied 融合，再按照指定维度输出 output[1,1,64]# 3-1 q与结果表示拼接 [1,32],[1,64] ---> [1,96]output = torch.cat((Q[0], attn_applied[0]), dim=-1)# 3-2 shape [1,96] ---> [1,32]output = self.attn_combine(output).unsqueeze(0)
​# 4 返回注意力结果表示output:[1,1,32], 注意力权重分布attn_weights:[1,32]return output, attn_weights