深度学习：注意力机制(Attention Mechanism)_深度学习注意力机制

1 注意力机制概述

1.1 定义

注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习领域中的一种重要技术，特别是在序列模型如自然语言处理（NLP）和计算机视觉中。它使模型能够聚焦于输入数据的重要部分，从而提高整体性能和效率。

1.2 基本原理

• 聚焦关键信息： 注意力机制模仿人类的注意力过程，使模型能夠集中处理输入数据中的关键信息，同时忽略不太相关的部分。

• 权重分配： 通过为输入数据的不同部分分配不同的权重（或注意力分数），模型能够识别最重要的信息。

1.3 应用领域

• 自然语言处理（NLP）： 在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务中，注意力机制帮助模型关注文本的关键部分。

• 计算机视觉： 在图像分类、目标检测和图像字幕生成等任务中，注意力机制使模型能够专注于图像的关键区域。

• 语音识别： 注意力机制帮助模型关注语音信号的重要部分，提高语音识别的准确性。

1.4 优势

• 提高性能： 通过集中处理重要信息，注意力机制可以提高模型的准确性和效率。

• 提供可解释性： 注意力权重可以用来解释模型的决策过程，增加模型的透明度。

• 灵活性强： 可以与多种模型结构结合，如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer。

2 注意力机制分析

2.1 Encoder-Decoder框架

下面基于Encoder-Decoder框架对注意力机制深入分析，Encoder-Decoder框架的原理如下：

对于句子对<source，target>:

编码器对输入source进行编码，转换成中间语义向量C:

 

对于解码器Decoder，根据中间语义向量C和当前已生成的历史信息来生成下一时刻要生成的单词：

 

基本的Encoder-Decoder框架没有体现出注意力机制

把Decoder生成拆开来看：

f是非线性变换函数，在生成目标单词时，使用的语义向量C都是一样的，所以，source中任意单词对某个单词y_i来说，影响力都是相同的。

如果输入句子比较短，对于输出影响不是很大，但如果输入句子很长，这时所有的语义都通过一个语义向量C来表示，单词自身的信息会消失，很多细节信息会被丢失，最终的输出也会受到影响，所以要引入注意力机制。

2.2 经典注意力机制

在机器翻译中，比如输入source为Tom chase Jerry。输出想得到中文：汤姆 追逐 杰瑞。在翻译Jerry这个单词时，在普通Encoder-Decoder模型中，source里的每个单词对“杰瑞”贡献是相同的，但这样明显和实际不是很相符，在翻译“杰瑞”的时候，我们更关注的应该是"Jerry"，对于另外两个单词，关注的会少一些。

引入Attention模型后，在生成“杰瑞“的时候，会体现出输入source的不同影响程度，比如：

每个概率代表了翻译当前单词“杰瑞”时注意力分配模型分配给不同英文单词的注意力大小。

在注意力机制中，对于target中每个单词都有一个对应source中单词的注意力概率。

由于注意力模型的加入，原来在生成target单词时候的中间语义C就不再是固定的，而是会根据注意力概率变化的，加入了注意力模型的Encoder-Decoder框架如下：

 生成target的过程就变成了如下形式：

每个可能对应着不同的注意力分配概率分布，比如对于上面的英汉翻译来说，其对应的信息可能如下：

其中，表示Encoder对输入英文单词的某种变换函数， 比如如果Encoder是用RNN模型的话，这个函数的结果往往是某个时刻输入后隐层节点的状态值。g代表Encoder根据单词的中间表示合成整个句子中间语义表示的变换函数，一般g函数就是对构成元素的加权求和：

 

 其中，代表输入句子Source的长度，a_i_j代表在Target输出第i个单词时，Source输入第j个单词的注意力分配系数；代表Source输入句子中第j个单词的语义编码。举例输出汤姆如下：

2.3 注意力分布

注意力分布α就是判断什么信息重要，什么信息不重要，分别赋予不同的权重。

如何计算α：

用X表示输入当输入 N 个向量 ：[x1,...,xN]，想要从中选出对于目标而言比较重要的信息，需要引入目标任务的表示，称为 查询向量（query vector），此时问题可以转换为考察输入的不同内容和查询向量之间的相关度，也就是对不同内容进行打分，赋予 与当前任务比较相关的部分 更大的权重，再通过一个softmax层得到分布，也就是输入信息的不同部分的权重。

注意力变量z∈[1, N]来表示被选择信息的索引位置，即z=i来表示选择了第i个输入信息，然后计算在给定了q和X的情况下，选择第i个输入信息的概率αi：

其中αi构成的概率向量就称为注意力分布（Attention Distribution）。s(xi , q)是注意力打分函数，有以下几种形式：

其中W、U和v是可学习的网络参数，d是输入信息的维度

加性模型引入了可学习的参数，将查询向量 q 和原始输入向量 h 映射到不同的向量空间后进行计算打分，显然相较于加性模型，点积模型具有更好的计算效率。

另外，当输入向量的维度比较高的时候，点积模型通常有比较大的方差，从而导致Softmax函数的梯度会比较小。因此缩放点积模型通过除以一个平方根项来平滑分数数值，也相当于平滑最终的注意力分布，缓解这个问题。

最后，双线性模型可以重塑为，即分别对查询向量 q 和原始输入向量 h 进行线性变换之后，再计算点积。相比点积模型，双线性模型在计算相似度时引入了非对称性。

形象表示打分函数：

如果Encoder-Decoder都采用RNN，框架如下：

那计算注意力分布概率值的过程如下：

表示Source中单词 j 对应的隐层节点状态，表示Target中单词 i 的隐层节点状态，注意力计算的是Target中单词 i 对Source中每个单词对齐可能性，即打分函数。

 计算α，不只是编码器的隐藏状态作为输入，解码器的隐藏状态也要作为输入

可以结合下图理解：

2.4 加权分布 

对于软性注意力机制，就是每一个输入按各自权重加权平均，即把每个编码器隐状态xi 和对应的注意力分布相乘求和

用图像形象表示：

求和之和算出来的就是引入注意力机制的语义向量，再将其输入到解码器中。

结合下图理解：

 这样Decoder的最终输出就会有选择性地关注应该关注的地方。