关于Attention、Self-Attention机制的理解_attention与self-attention的区别

结合李宏毅老师机器学习2021——Self-Attention课程和网上查阅的资料，总结一下对Attention机制的理解

Attention机制就是权重分布

• Attention机制的核心就是，决定整段输入的哪个部分需要更加关注。
    Attention机制翻译中文就是注意力机制，这就和我们人类看图片、看自然语言是一样的，我们人读一句话是有自己的关注点，重点词汇的。比如我输入一张图，我让你判断这是一只鸟，那么鸟嘴、鸟爪等等patten是很重要的，而Attention机制就是给这些patten一个权重。再比如我们做NLP任务（阅读理解）时，需要提取句子主干，我们这个apple是很重要的，那就给一个大的权重。
  
  参考：https://www.zhihu.com/question/68482809

怎么理解Attention机制的 K、Q、V 参数 （换言之，怎么确定权重）

• 首先，Attention机制是通过 K Q V 矩阵做运算，进而确定权重的。
  
    以self-attention为例，其中q 和 k相乘算出关联性，再经过 softmax 归一化后，与 v 矩阵相乘得到加权分布。要搞懂 q、k、v 都是哪来的，我们需要先弄懂几个概念。

  问题一：向量相乘的意义是什么？
    答：表征两个向量的夹角，表征一个向量在另一个向量上的投影
  所以！q1与k1相乘，q1与k2相乘，q1与k3相乘，就代表了a1与a2、a3、a4的关联性啊（这是向量相乘的意义）！

  问题2：为什么最后还要乘上一个v啊？
     答：乘上V是注意力机制加权求和之后的表示。比如说a1与a2的关联性是100，与a3的关联是90，难道我能直接100+90=190吗，肯定不行啊，所以得乘上各自的一个v。

  问题3：既然是要求a1与a2和a3和a4的关联性，那我直接用 a1乘a2 不就行了，为什么要 q*k 呢？
     答：当然是为了提升模型的拟合能力，q、v、k 矩阵都是可以训练的，起到一个缓冲的效果。

• 最后，有了上述认识后，就很好的回答了 K Q V 矩阵的来源：许多文章中所谓的Q K V矩阵、查询向量之类的字眼，其本质都是从输入X中训练出来的！
  参考1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/410776234
  参考2：https://www.zhihu.com/question/325839123/answer/2127918771

Attention机制分为哪些？

1. 按照计算方法不同，分为 加性、点积、缩放点积、双线性模型。
   按照关注点不同，分为 自注意力、全局注意力（包括软注意力和硬注意力）、局部注意力。
   参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91839581
   
     1）Soft Attention，这是比较常见的Attention方式，对所有key求权重概率，每个key都有一个对应的权重，是一种全局的计算方式（也可以叫Global Attention）。这种方式比较理性，参考了所有key的内容，再进行加权。但是计算量可能会比较大一些。
     2）Hard Attention，这种方式是直接精准定位到某个key，其余key就都不管了，相当于这个key的概率是1，其余key的概率全部是0。因此这种对齐方式要求很高，要求一步到位，如果没有正确对齐，会带来很大的影响。另一方面，因为不可导，一般需要用强化学习的方法进行训练。（或者使用gumbel softmax之类的）
     3）Local Attention，这种方式其实是以上两种方式的一个折中，对一个窗口区域进行计算。先用Hard方式定位到某个地方，以这个点为中心可以得到一个窗口区域，在这个小区域内用Soft方式来算Attention。

Attention 机制、 Self-Attention 机制的使用方法

Attention机制

1. Attention机制：是在输入与输出之间做注意力。什么意思呢，比如我有一句话：我爱中国，需要翻译成英文I love China，那我怎么知道哪一个汉字对应哪一个英文呢？所以Attention本质是是目标语单词和源语单词之间的一种单词对齐机制，就如下图所示。
   
   
     首先一句话经过RNN网络，常规的Seq2seq方法是直接输出就行了。但事实上比如“我爱中国。”与“I Love China.” 明显这个中文的句号不与单词Love对应，但是RNN是一视同仁的，这样就不利于机器翻译任务的发展了。如果可以加入Attention机制，就可以给每个单词一个权重。
     如上图所示，将RNN模型计算好的结果输入到Attention中，这个计算好的结果就是K和V矩阵。然后解码器，例如最开始解码器输入了一个begin，那么这个begin就相当于Q矩阵（意味着KV矩阵从编码器中来，Q矩阵从解码器中来，其实这个很好理解，编码器想和解码器有某种对应关系，那么解码器当前需要解什么码，就是一个Q查询矩阵，然后这个Q矩阵和编码器哪些单词有关系，就是查询K和V矩阵）。所以呢，上图中有三条线是输入给Attention模块，然后Attention模块会算出一个结果返回给解码器，这个结果就相当于原先的Encoder-Decoder框架传递的context信息（也可以这么理解Attention模块，将原先直接传递的context信息转换为另一种带有权重信息的context信息）。
     这时候可能小伙伴们有疑惑，RNN出来的信息的context信息，不是K和V矩阵啊？没关系，随着不断训练嘛，这个输出结果是可以随着训练改变的，毕竟也是有监督信号的，对吧，监督信号先给解码器，然后解码器给注意力模块，注意力模块给RNN的输出。

Self-Attention机制

2. Self-Attention机制：self-attention机制只是在source（输入）元素之间相乘，它的目的是比较每一个输入元素的相似程度。例如我们做LSTM或者RNN，后面单词的与前面单词的关系往往不大（因为传播距离太远了），但是自注意力机制不论远近都可以啊，是一视同仁的。此外，Self Attention对于增加计算的并行性也有直接帮助作用。
     因此，Self-Attention与Attention区别主要是，attention的q矩阵来自解码器，kv矩阵来自编码器，也就是说qkv矩阵不是来自attention的本身，因为attention不能单独存在，要借助其他网络，但是self-attention可以单独存在，因为它是自己跟自己做注意力，所以qkv矩阵是来自Self-Attention自己产生的。Self-Attention可以单独存在，例如bert和Transformer
   

Attention 机制和 Self-Attention 机制的区别

  注意力机制的本质就是给予权重。只不过Attention的权重是输入向量与输出向量之间的权重对应关系，而Self-Attention的权重是输入向量内部之间的权重关系。因此这就造成了后续使用方法的差异：

1. Q 矩阵的选取不同
     Attention因为是输入输出的差异，因此Q矩阵（查询矩阵）是解码器（也就是解码器的输出向量，见上图）提供的，例如第一个Q查询矩阵就是begin，第二个Q矩阵是根据begin计算出来的输出的Q矩阵。
     然而Self-Attention是输入向量内部的关系，和输出无关，也就意味着Q矩阵的选取与输出向量是无关的，因此Q矩阵是通过输入向量提供的，而不是输出向量提供的。

2. 使用方法不同：
     因为Q矩阵的选取不同，导致了使用方法的不同。我们知道Attention是输入输出的权重关系（比如说“我爱中国。”与“I Love China.” 明显这个中文的句号不与单词Love对应，这样当需要翻译Love时，句号的权重就很低），因为输入的一句话中并没有序列信息，因此Attention机制是不可以单独使用的，Attention机制需要与RNN、LSTM结合，RNN、LSTM网络提供了序列信息。
     Self-Attention提供了一句话中的权重关系，相当于有了序列信息（Self-Attention使我们知道了一句话的内在联系），因此Self-Attention后面不需要接RNN、LSTM网络了，回想一下bert的self-attention后面接的不是RNN，而是Linear层！！这就是Self-Attention和Attention使用方法的区别，前者不需要序列的RNN模型，后者需要。
     再补充一点，其实不管是RNN还是MLP，都是神经网络的一种啊（回想一下最开始学最简单的MLP、CNN，再学RNN等等等，都是在学神经网络），只不过网络模型不同，目的都是一样，做一些神经元你的运算而已，只不过RNN是首尾相接的，这样就有了前一段话的信息。
     其实Self-Attention为什么好呢，最主要是速度快啊，可以并行运算呀。因为你用Attention机制后面需要接RNN，但是RNN是不可以并行运算的，但是你用Self-Attention，其机制已经包含了一句话的内在联系，所以后面接的网络是MLP，就可以并行运算了！！

Attention、Self-Attention、RNN、LSTM

• 问题1：为什么 RNN、LSTM 不行了？
    答：RNN应用中存在的问题是，每一个RNN Cell的state都取决于前一个RNN Cell的state，因此RNN很难采用并行计算，计算的速度往往较慢。基于self-attention的Transformer采用了非Recurrent的Encoder-decoder结构，这样就可以在GPU中充分利用并行计算的优势提高运算速度

• 问题2：有没有必要将 RNN/LSTM 与 Attention 结合？
    答：肯定有必要的。根据人类的阅读习惯进行思考，我们在阅读的时候，注意力通常不会平均分配在文本中的每个词。再回到NLP中，如果直接将每个时刻的输出向量相加再平均，就等于认为每个输入词对于文本表示的贡献是相等的，但实际情况往往不是这样，比如在情感分析中，文本中地名、人名这些词应该占有更小的权重，而情感类词汇应该享有更大的权重。
    为BIRNN的每个输出向量分配不同权值，使得模型可以将注意力集中在重点几个词，降低其他无关词的作用的机制就是Attention机制。使用了Attention机制可以使得文本表示的结果在当前的任务中更合理。

• 问题3：为什么 Attention 可以和 RNN/LSTM 结合用，但几乎没有 Self-Attention 与 RNN 结合用？
    答*：最开始Attention是与RNN结合使用的，但后来出现了基于Self-Attention的Transformer。意思是啥呢，Self-Attention有更好的用法，它不必与RNN结合，它是与Transformer结合的。（当然，Self-Attention也可以与RNN/LSTM结合，知网上也有许多文章是这么灌水的）
    不过啦，Transformer也有自己局限性，位置信息表示欠佳，所以强的时序信息预测Transformer是无法媲美RNN系列的。

  参考1：https://blog.csdn.net/earofreceiver/article/details/104769156/
  参考2：https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/73381217