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【深度学习与NLP】——注意力机制

news 来源：原创 2024/9/20 2:01:33

1 注意力机制

1.1 学习目标

了解什么是注意力计算规则以及常见的计算规则.
了解什么是注意力机制及其作用.
掌握注意力机制的实现步骤.

什么是注意力:
- 我们观察事物时，之所以能够快速判断一种事物(当然允许判断是错误的), 是因为我们大脑能够很快把注意力放在事物最具有辨识度的部分从而作出判断，而并非是从头到尾的观察一遍事物后，才能有判断结果. 正是基于这样的理论，就产生了注意力机制.

什么是注意力计算规则:
- 它需要三个指定的输入Q(query), K(key), V(value), 然后通过计算公式得到注意力的结果, 这个结果代表query在key和value作用下的注意力表示. 当输入的Q=K=V时, 称作自注意力计算规则.

常见的注意力计算规则:

将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化, 再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法.

将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化后再使用tanh函数激活, 然后再进行内部求和, 最后使用softmax处理获得结果再与V做张量乘法.

将Q与K的转置做点积运算, 然后除以一个缩放系数, 再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法.

说明：当注意力权重矩阵和V都是三维张量且第一维代表为batch条数时, 则做bmm运算.bmm是一种特殊的张量乘法运算.

bmm运算演示:

# 如果参数1形状是(b × n × m), 参数2形状是(b × m × p), 则输出为(b × n × p)
>>> input = torch.randn(10, 3, 4)
>>> mat2 = torch.randn(10, 4, 5)
>>> res = torch.bmm(input, mat2)
>>> res.size()
torch.Size([10, 3, 5])

1.2 什么是注意力机制

注意力机制是注意力计算规则能够应用的深度学习网络的载体, 同时包括一些必要的全连接层以及相关张量处理, 使其与应用网络融为一体. 使用自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制.

说明: NLP领域中, 当前的注意力机制大多数应用于seq2seq架构, 即编码器和解码器模型.

1.3 注意力机制的作用

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).

1.4 注意力机制实现步骤

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与第二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.

常见注意力机制的代码分析:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Attn(nn.Module):def __init__(self, query_size, key_size, value_size1, value_size2, output_size):"""初始化函数中的参数有5个, query_size代表query的最后一维大小key_size代表key的最后一维大小, value_size1代表value的导数第二维大小, value = (1, value_size1, value_size2)value_size2代表value的倒数第一维大小, output_size输出的最后一维大小"""super(Attn, self).__init__()# 将以下参数传入类中self.query_size = query_sizeself.key_size = key_sizeself.value_size1 = value_size1self.value_size2 = value_size2self.output_size = output_size# 初始化注意力机制实现第一步中需要的线性层.self.attn = nn.Linear(self.query_size + self.key_size, value_size1)# 初始化注意力机制实现第三步中需要的线性层.self.attn_combine = nn.Linear(self.query_size + value_size2, output_size)def forward(self, Q, K, V):"""forward函数的输入参数有三个, 分别是Q, K, V, 根据模型训练常识, 输入给Attion机制的张量一般情况都是三维张量, 因此这里也假设Q, K, V都是三维张量"""# 第一步, 按照计算规则进行计算, # 我们采用常见的第一种计算规则# 将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化, 最后使用softmax处理获得结果attn_weights = F.softmax(self.attn(torch.cat((Q[0], K[0]), 1)), dim=1)# 然后进行第一步的后半部分, 将得到的权重矩阵与V做矩阵乘法计算, # 当二者都是三维张量且第一维代表为batch条数时, 则做bmm运算attn_applied = torch.bmm(attn_weights.unsqueeze(0), V)# 之后进行第二步, 通过取[0]是用来降维, 根据第一步采用的计算方法, # 需要将Q与第一步的计算结果再进行拼接output = torch.cat((Q[0], attn_applied[0]), 1)# 最后是第三步, 使用线性层作用在第三步的结果上做一个线性变换并扩展维度，得到输出# 因为要保证输出也是三维张量, 因此使用unsqueeze(0)扩展维度output = self.attn_combine(output).unsqueeze(0)return output, attn_weights

调用:

query_size = 32
key_size = 32
value_size1 = 32
value_size2 = 64
output_size = 64
attn = Attn(query_size, key_size, value_size1, value_size2, output_size)
Q = torch.randn(1,1,32)
K = torch.randn(1,1,32)
V = torch.randn(1,32,64)
out = attn(Q, K ,V)
print(out[0])
print(out[1])

输出效果:

tensor([[[ 0.4477, -0.0500, -0.2277, -0.3168, -0.4096, -0.5982,  0.1548,-0.0771, -0.0951,  0.1833,  0.3128,  0.1260,  0.4420,  0.0495,-0.7774, -0.0995,  0.2629,  0.4957,  1.0922,  0.1428,  0.3024,-0.2646, -0.0265,  0.0632,  0.3951,  0.1583,  0.1130,  0.5500,-0.1887, -0.2816, -0.3800, -0.5741,  0.1342,  0.0244, -0.2217,0.1544,  0.1865, -0.2019,  0.4090, -0.4762,  0.3677, -0.2553,-0.5199,  0.2290, -0.4407,  0.0663, -0.0182, -0.2168,  0.0913,-0.2340,  0.1924, -0.3687,  0.1508,  0.3618, -0.0113,  0.2864,-0.1929, -0.6821,  0.0951,  0.1335,  0.3560, -0.3215,  0.6461,0.1532]]], grad_fn=<UnsqueezeBackward0>)tensor([[0.0395, 0.0342, 0.0200, 0.0471, 0.0177, 0.0209, 0.0244, 0.0465, 0.0346,0.0378, 0.0282, 0.0214, 0.0135, 0.0419, 0.0926, 0.0123, 0.0177, 0.0187,0.0166, 0.0225, 0.0234, 0.0284, 0.0151, 0.0239, 0.0132, 0.0439, 0.0507,0.0419, 0.0352, 0.0392, 0.0546, 0.0224]], grad_fn=<SoftmaxBackward>)

更多有关注意力机制的应用我们将在案例中进行详尽的理解分析.

学习论文：

以下是一些关于注意力机制不同方面有影响力的论文：

《Attention Is All You Need》 作者为 Vaswani 等人

发表于 2017 年，是Transformer模型的基础论文。提出了完全基于注意力机制的编解码架构，摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在序列建模中的使用。
定义了多头注意力（Multi - Head Attention）机制等。

《Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》 作者 Minh - Thang Luong 等人

2015 年发表。文中提出了两种应用于机器翻译领域的注意力机制：Global（全局）策略和Local（局部）策略。
Global策略利用所有源文本数据生成注意力；Local策略是在某个时刻仅利用源文本数据的部分子集来生成注意力。

《Squeeze-and-Excitation Networks》 作者为 Hu 等人2

2017 年发布。提出了SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）。
其核心是squeeze-and-excitation (SE) block，通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，根据重要性去增强重要特征并抑制不重要特征。

《Efficient Local Attention for Deep Convolutional Neural Networks》 作者为 weixu，yiwan1

2024年发表。提出了一种高效局部注意力（Efficient Local Attention ，ELA）方法。分析了Coordinate Attention (CA) method的局限性，提出了结合一维卷积和Group Normalization特征增强技术等。

《Recurrent Models of Visual Attention》 作者为 Mnih 等人

发表时间较早，文中引入了RNN来处理注意力问题等。

《Non-local Neural Networks》 作者为 Wang 等人

2018年发表。提出了非局部神经网络结构，捕捉长距离依赖关系。

1.5 小节总结

学习了什么是注意力计算规则:
- 它需要三个指定的输入Q(query), K(key), V(value), 然后通过计算公式得到注意力的结果, 这个结果代表query在key和value作用下的注意力表示. 当输入的Q=K=V时, 称作自注意力计算规则.
常见的注意力计算规则:
- 将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化, 再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法.
- 将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化后再使用tanh函数激活, 然后再进行内部求和, 最后使用softmax处理获得结果再与V做张量乘法.
- 将Q与K的转置做点积运算, 然后除以一个缩放系数, 再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法.
学习了什么是注意力机制:
- 注意力机制是注意力计算规则能够应用的深度学习网络的载体, 同时包括一些必要的全连接层以及相关张量处理, 使其与应用网络融为一体. 使自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制.
注意力机制的作用:
- 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:
- 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与第二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.
学习并实现了一种常见的注意力机制的类Attn.