详解自注意力机制及其在LSTM中的应用_lstm注意力机制

详解自注意力机制及其在LSTM中的应用

注意力机制（Attention Mechanism）最早出现在上世纪90年代，应用于计算机视觉领域。2014年，谷歌Mnih V等人[1] 在图像分类中将注意力机制融合至RNN中，取得了令人瞩目的成绩，随后注意力机制也开始在深度学习领域受到广泛关注，在自然语言处理领域，Bahdanau等人[2] 将注意力机制融合至编码-解码器中，在翻译任务取得不错的效果。而真正让注意力机制大火的是2017年，谷歌提出的Transformer[3]，它提出了自注意力机制（self-Attention Mechanism），摒弃了RNN和CNN，充分挖掘了DNN的特性，刷新了11项NLP任务的精度，震惊了深度学习领域。
注意力机制基于人类的视觉注意力，人在观察物体的时候往往会把重点放在部分特征上，注意力机制就是根据这个特点，基于我们的目标，给强特征给予更大的权重，而弱特征给予较小权重，甚至0权重。

1.注意力机制本质

注意力机制（Attention Mechanism）的本质是：对于给定目标，通过生成一个权重系数对输入进行加权求和，来识别输入中哪些特征对于目标是重要的，哪些特征是不重要的；
为了实现注意力机制，我们将输入的原始数据看作< Key, Value>键值对的形式，根据给定的任务目标中的查询值 Query 计算 Key 与 Query 之间的相似系数，可以得到Value值对应的权重系数, 之后再用权重系数对 Value 值进行加权求和, 即可得到输出。我们使用Q,K,V分别表示Query, Key和Value，注意力权重系数W的公式如下:
$W=softmax(Q{K}^T)$
将注意力权重系数W与Value做点积操作（加权求和）得到融合了注意力的输出：
$Attention(Q,K,V)=W\cdot V=softmax(Q{K}^T)\cdot V$
注意力模型的详细结构如下图所示：

需要注意，如果Value是向量的话，加权求和的过程中是对向量进行加权，最后得到的输出也是一个向量。
可以看到，注意力机制可以通过对< Key, Query>的计算来形成一个注意力权重向量，然后对Value进行加权求和得到融合了注意力的全新输出，注意力机制在深度学习各个领域都有很多的应用。不过需要注意的是，注意力并不是一个统一的模型，它只是一个机制，在不同的应用领域，Query, Key和Value有不同的来源方式，也就是说不同领域有不同的实现方法。

2.自注意力机制

自注意力机制（self-Attention Mechanism），它最早由谷歌团队[34]在2017年提出，并应用于Transformer语言模型。自注意力机制可以在编码或解码中单独使用，相对于注意力机制，它更关注输入内部的联系，区别就是Q,K和V来自同一个数据源，也就是说Q,K和V由同一个矩阵通过不同的线性变换而来。
比如对于文本矩阵来说，利用自注意力机制可以实现文本内各词“互相注意”，即词与词之间产生注意力权重矩阵，然后对Value加权求和产生一个融合了自注意力的新文本矩阵。文本自注意力的实现步骤如下：

1. 假设文本矩阵$input=R^{(a\times b)}$，三个变换矩阵（卷积核）：${\omega }^q,{\omega }^k\in R^{(b\times d)}、{\omega }^v\in R^{(b\times c)}$；
2. Q、K、V变换：文本矩阵和三个权重矩阵做线性变换，得到$Q,K\in R^{(a\times d)}、V\in R^{(a\times c)}$:
   $Q=input{\omega }^q,K=input{\omega }^k,V=input{\omega }^v$
3. 缩放点积： $Q\times K^T$然后乘以一个$1/\sqrt{d_k}$（$d_k$为K的维度，$1/\sqrt{d_k}$为缩放因子，防止内积数值过大影响神经网络的学习），得到注意力得分矩阵$G\in R^{(a\times a)}$，G的行表示某个词在各个词上的得分：
   $G=Q{K}^T/\sqrt{d_k}$
4. 得到注意力权重矩阵：$softmax(G)$表示注意力权重矩阵W ：
   $W=softmax((Q{K}^T)/\sqrt{d_k})$
5. 得到结果矩阵： W* V 得到一个结果矩阵Attention∈ R^(a×c)，该矩阵就是一个全新的融合了注意力机制的文本矩阵z:
   $z=Attention(Q,K,V)=softmax(Q{K}^T/\sqrt{d_k})V$

在上述公式中，变换矩阵${\omega }^q、{\omega }^k、{\omega }^v$都是神经网络的参数，可以随着反向传播而修改，通过修改这些变换矩阵来达到自注意力转移的目的。

3.多头自注意力

若为多头自注意力机制，则有多组卷积核${\omega }_i^q,{\omega }_i^v,{\omega }_i^k$，将步骤2-5进行h次得到h组结果矩阵 $(z_1,...,z_h)$，将$(z_1,...,z_h)$拼接并做一次线性变换${\omega }^z$就得到了我们想要的文本矩阵：
$MultiHead(Q,K,V)=Concat(z_1,...,z_h){\omega }^z$
缩放点积计算和多头自注意力机制计算过程如下图：

自注意力机制将文本输入视为一个矩阵，没有考虑文本序列信息，例如将K、V按行打乱，那么计算之后的结果是一样的，但是文本的序列是包含大量信息的，比如“虽然他很坏，但是我喜欢他”、“虽然我喜欢他，但是他很坏”，这是两个极性相反的句子，因此需要提取输入的相对或绝对的位置信息。
Positional Encoding计算公式如下：

式中，pos 表示位置index，i表示位置嵌入index。
得到位置编码后将原来的word embedding和Positional Encoding拼接形成最终的embedding作为多头自注意力计算的输入input embedding。

4.（多头）目标注意力机制在LSTM中的应用

LSTM包含两个输出：

• 所有时间步输出$O=[O_1,O_2,\dots ,O_D]$
• 最后时间步D的隐藏状态$H_D$

由于$O=[O_1,O_2,\dots ,O_D]$表示字/词的特征，$H_D$表示文本的特征（目标），为了识别字对于文本的重要性，我们需要建立$H_D$与$O$的目标注意力关系，即建立各时间步输出$O_t$对于$H_D$的权重，由于LSTM本身就考虑了位置信息，因此不需要额外设置位置编码，注意力机制在LSTM中的实现方法有两种：
1. 点积注意力[2]：Transfromer提出的注意力实现方法
各时间步的输出$O_t$经线性变换后作为Key和Value，最后时间步的输出$H_D$乘以矩阵${\omega }_Q$作为Query。
在时间步t时，$Ke{y}_t，Valu{e}_t，Query，得分e_t和权重a_t$有如下计算公式：

式中，Query不随时间步而改变，${\omega }_K，{\omega }_Q，{\omega }_V$是神经网络的参数，随反向传播而修改。将各时间步权重$a_t$与$Valu{e}_t$加权求和，得到带有注意力的文本向量：

为了获取多头注意力，将上述公式进行h次，得到多头注意力文本$z_1,...,z_h$，将其拼接并做一次线性变换后作为最后输出：
$MultiHead(Q,K,V)=Concat(z_1,...,z_h){\omega }_z$
式中，h为注意力的头数，多头注意力结构如下图：

点积注意力Pytorch源码：

        self.w_q = nn.Linear(ARGS.hidden_dim * (ARGS.bidirect + 1) * ARGS.n_layers, ARGS.dim_k, bias=False)
        self.w_k = nn.Linear((ARGS.bidirect + 1) * ARGS.hidden_dim, ARGS.dim_k, bias=False)
        self.w_v = nn.ModuleList([
            nn.Linear((ARGS.bidirect + 1) * ARGS.hidden_dim, ARGS.dim_v, bias=False)
            for _ in range(ARGS.num_heads)
        ])
        
        self.w_z2 = nn.Linear(ARGS.num_heads * ARGS.dim_v, ARGS.dim_v, bias=False)

    def MultiAttention1(self, lstm_out, h_n):
        batch_size, Doc_size, dim = lstm_out.shape
        x = []
        for i in range(h_n.size(0)):
            x.append(h_n[i, :, :])
        hidden = torch.cat(x, dim=-1)
        dk = ARGS.dim_k // ARGS.num_heads  # dim_k of each head
        q_n = self.w_q(hidden).reshape(batch_size, ARGS.num_heads, dk).unsqueeze(dim=-1)
        key = self.w_k(lstm_out).reshape(batch_size, Doc_size, ARGS.num_heads, dk).transpose(1, 2)
        value = [wv(lstm_out).transpose(1, 2) for wv in self.w_v]  # value: n* [batch_size, dim_v, Doc_size]
        weights = torch.matmul(key, q_n).transpose(0, 1) / sqrt(dk)  # weights: [n, batch_size, Doc_size, 1]
        soft_weights = F.softmax(weights, 2)
        out = [torch.matmul(v, w).squeeze() for v,w in zip(value,soft_weights)]
        # out[i]:[batch_size, dim_v, Doc_size] × [batch_size, Doc_size, 1] -> [batch_size, dim_v]
        # out: [batch_size, dim] * n
        out = torch.cat(out, dim=-1)
        out = self.w_z2(out)
        return out, soft_weights.data  # out : [batch_size, dim_v]

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2. 加法注意力[3]：Bahdanau 提出的加法注意力
将最后时间步的隐藏状态$H_D$和各时间步输出$O_t$拼接作为Query，各时间步输出$O_t$线性变换后作为Value，线性变换矩阵${\omega }_k$作为Key，Query和Value相乘后作为结果矩阵z，时刻t有如下公式：
$Q_t={\omega }_q(O_t+H_D)$
$V_t={\omega }_v{O}_t$
$z_t=tanh(Q_t{\omega }_k)V_t$
结果矩阵为$z=[z_1,z_2,...,z_t,...,z_D]$
若为多头注意力，则进行h次操作后获得多个结果矩阵后拼接再做一次线性变换作为输出，如下图：

加法注意力Pytorch源码：

	    self.w_v = nn.ModuleList([
            nn.Linear((ARGS.bidirect + 1) * ARGS.hidden_dim, ARGS.dim_v, bias=False)
            for _ in range(ARGS.num_heads)
        ])
        self.w_z = nn.Linear(ARGS.num_heads * ARGS.dim_v, ARGS.dim_v, bias=False)


        self.w_q = nn.Linear((ARGS.bidirect + 1) * ARGS.hidden_dim * (ARGS.n_layers + 1), ARGS.dim_k, bias=True)
      
        self.w_k_Mul = nn.Linear(ARGS.dim_k // ARGS.num_heads, 1, bias=False)
       
    def MultiAttention4(self, lstm_out, h_n):
        batch_size, Doc_size, dim = lstm_out.shape
        x = []
        for i in range(h_n.size(0)):
            x.append(h_n[i, :, :])
        hidden = torch.cat(x, dim=-1).unsqueeze(dim=-1)
        ones = torch.ones(batch_size, 1, Doc_size).to(device)
        hidden = torch.bmm(hidden, ones).transpose(1, 2)

        # 对lstm_out和hidden进行concat
        h_i = torch.cat((lstm_out, hidden), dim=-1)

        dk = ARGS.dim_k // ARGS.num_heads  # dim_k of each head
        # 分头，即，将h_i和权值矩阵w_q相乘的结果按列均分为n份，纬度变化如下：
        # [batch_size, Doc_size, num_directions*hidden_dim*(1+n_layer)] -> [batch_size, Doc_size, dim_k]
        # ->[batch_size, Doc_size, n, dk] -> [batch_size, n, Doc_size, dk]
        query = self.w_q(h_i).reshape(batch_size, Doc_size, ARGS.num_heads, dk).transpose(1, 2)
        query = torch.tanh(query)  # query: [batch_size, n, Doc_size, dk]

        # 各头分别乘以不同的key，纬度变化如下：
        # [batch_size, n, Doc_size, dk] * [batch_size, n, dk, 1]
        # -> [batch_size, n, Doc_size, 1] -> [batch_size, n, Doc_size]
        weights = self.w_k_Mul(query).transpose(0, 1) / sqrt(dk)  # weights: [n, batch_size, Doc_size, 1]
        value = [wv(lstm_out).transpose(1, 2) for wv in self.w_v]  # value: n* [batch_size, dim_v, Doc_size]
        soft_weights = F.softmax(weights, 2)
        # value:[batch_size, dim, Doc_size]
        out = [torch.matmul(v, w).squeeze() for v, w in zip(value, soft_weights)]

        # out[i]:[batch_size, dim, Doc_size] × [batch_size, Doc_size, 1] -> [batch_size, dim]
        # out: [batch_size, dim] * n
        out = torch.cat(out, dim=-1)
        # out: [batch_size, dim * n]
        # print(out.size())
        out = self.w_z(out)  # 做一次线性变换，进一步提取特征
        return out, soft_weights.data  # out : [batch_size, hidden_dim * num_directions]

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Transformer中指出，在高维度的情况下加法注意力的精度优于点积注意力，但是可以通过乘以缩放因子$1/\sqrt{d_k}$抵消这种影响:
以下是论文[2]的3.2.1小节的原文翻译：
最常用的两个注意力函数是加法注意力[3]和点积（多重复制）注意力。点积注意与我们的算法相同，只是比例因子为$1/\sqrt{d_k}$。加法注意力利用一个具有单个隐层的前馈网络来计算相容函数。虽然两者在理论复杂度上相似，但由于可以使用高度优化的矩阵乘法码来实现，因此在实践中，点积注意力速度更快，空间效率更高。
对于较小的$d_k$，这两种机制效果相近，对于较大的$d_k$值，加法注意力优于点积注意力。我们怀疑，对于较大的$d_k$值，点积在数量级上增长很大，从而将softmax函数推到梯度非常小的区域。为了抵消这种影响，我们将点积缩放$1/\sqrt{d_k}$。

5.结语

本文内容主要参考自下述三篇论文以及知乎博文，并对其进行理解和整理。本人也并未完全掌握注意力机制，想要完全掌握注意力机制建议阅读这三篇论文的原文。

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[1] Mnih V, Heess N, Graves A, et al. Recurrent Models of Visual Attention. arXiv preprint, arXiv: 1406.6247 [ cs. CL] 2014.
[2] Vaswani A, Attention Is All You Need, arXiv preprint, arXiv: 1706.03762 [cs.CL] 2017.
[3] Bahdanau D, Cho K, Bengio Y. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate[J]. Computer Science, 2014.