干货 | Attention注意力机制超全综述_context attention

作者：CHEONG

来自：机器学习与自然语言处理

一、Attention机制原理理解

Attention机制通俗的说，对于某个时刻的输出y，它在输入x上各个部分上的注意力，这里的注意力也就是权重，即输入x的各个部分对某时刻输入y贡献的权重，在此基础上我们先来简单理解一下Transformer模型中提到的self-attention和context-attention

(1) Self-attention：输入序列即是输出序列，即计算自身的attention，计算序列对其本身的attention权重

(2) Context-attention：即是encoder-decoderattention，如在机器翻译模型中即计算encoder序列中的每个词对decoder序列各个词的attention权重

二、Attention计算方式

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1、Content-base attention

论文：Neural Turing Machines

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf

attention相似度的度量使用的是余弦相似度：

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2、Additive attention

论文：Neural Machine Translation By JointlyLearning to Align and Translate

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf

下面有对这篇论文中的attention实现过程详细介绍，这里不做介绍

3、Location-Baseattention、General attention、Dot-Productattention

论文：Effective Approaches toAttention-based Neural Machine Translation

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1508.04025.pdf

下面有对这篇论文中的attention实现过程详细介绍，这里不做介绍

4、ScaledDot-Product attention

论文：Attention is all you need

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf

大家熟悉的Transformer中提到的Attention机制，下面有介绍

三、Attention发展历程及演变

1、seq2seq中引入attention机制

首先attention机制常用在seq2seq模型中，下图一是传统的seq2seq，输出y对输入序列x1,x2,x3...没有区分，没有辨识度，下图二中我们引入了attention机制，每个输出的词y受输入X1,X2,X3...影响的权重不同，这个权重便是由Attention计算，因此可以把Attention机制看成注意力分配系数，计算输入每一项对输出权重影响大小

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(Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoderfor Statistical Machine Translation论文截图)

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(NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN ANDTRANSLATE论文截图)

介绍一下上图中attention实现过程

(1) 首先利用双向RNN结构得到隐层状态(h1, h2, …, hn)

(2) 如当前已经decoder到隐层St-1，接下来计算每一个输入位置hj对当前位置i的影响

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这里attention的计算方式可以有很多种，点乘形式、加权点乘形式或求和形式

(3) 对eij进行softmax将其normalization得到attention权重分布，如下所示

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(4) 利用aij进行加权求和得到相应的context vector

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(5) 计算最终输出

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2、SoftAttention和Hard Attention

(Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation withVisual Attention论文提出)

Softatttention是参数化的，是可导的可嵌入到模型中直接训练，上述seq2seq中的即是soft attention；Hard attention是一个随机的过程，为了实现梯度的反向传播，需要采用蒙特卡洛采样的方法来估计模块的梯度，目前更多的研究和应用还是更倾向于使用Soft Attention，因为其可以直接求导，进行梯度反向传播，大致了解一下即可

3、GlobalAttention和Local Attention

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(EffectiveApproaches to Attention-based Neural Machine Translation截图)

上左图是Global Attention，右图是Local Attention

全局Attention和局部attention存在共同之处，例如在翻译模型的解码阶段都是将LSTM的顶层隐藏状态ht作为输入，目标是活得一个上下文向量ct来捕获源信息帮助预测当前单词，两种方式不同便在于对上下文向量ct的获取方式不同，但其后步骤是共享的，即首先由上下文信息和隐藏层信息获得注意力隐层状态：

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然后再通过注意力隐层状态通过softmax获得预测分布

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下面介绍一下全局Attention和局部Attention对上下文向量ct的获取

(1) Global Attention

全局Attention在计算上下文向量ct时考虑编码器所有的隐层状态，attention向量是通过比较当前目标隐藏状态ht和每个源隐藏状态hs得到：

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ht和hs之间的计算方式可以采用如下几种：

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当前也可以通过基于location的方式计算attention得分：

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(2) Local Attention

全局Attention的缺点在于对每个目标单词必须关注源序列中的所有单词，消耗资源因此局部Attention的思想是对每个目标单词只选择一部分源单词进行预测上下文向量ct，具体来说，在时刻t 模型首先为每个目标单词生成一个对齐位置pt。上下文向量ct 通过窗口[pt -D,pt +D] 内的源隐藏状态集合加权平均计算得到；D 根据经验选择。8 与全局方法不同，局部对齐向量at 是固定维度的，即∈ℝ2D+1

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4、Transformer中Attention

简单说一下Transformer中使用的Scaled Dot-Product Attention和Multi-Head Attention，详细内容可参见博主之前写的文章：Transformer模型细节理解及Tensorflow实现，Transformer 模型的 PyTorch 实现

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(Attention is all your need论文截图)

ScaledDot-Product Attention：通过Q,K矩阵计算矩阵V的权重系数

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Multi-HeadAttention：多头注意力是将Q,K,V通过一个线性映射成h个Q,K,V，然后每个都计算Scaled Dot-Product Attention，最后再合起来，Multi-HeadAttention目的还是对特征进行更全面的抽取

5、Attention组合使用相关论文

(1) Hierarchical Attention Networks for Document Classification

(2) Attention-over-Attention Neural Networks for ReadingComprehension

(3) Multi-step Attention: Convolutional Sequence to SequenceLearning

(4) Multi-dimensional Attention: Coupled Multi-Layer Attentionsfor Co-Extraction of Aspect and Opinion Terms

6、Attention应用领域

(1) 机器翻译

(2) 蕴含关系推理

(3) 文本摘要生成

四、Attention实例分析

首先看在Encoder-Decoder中引入Attention机制，如机器翻译

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每个输出的词Y受输入X1,X2,X3,X4影响的权重不同，这个权重便是由Attention计算

因此可以把Attention机制看成注意力分配系数，计算输入每一项对输出权重影响大小

下面一张图给出了Attention机制在机器翻译中实际权重计算过程

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首先由原始数据经过矩阵变化得到Q、K、V向量，如下图

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以单词Thinking为例，先用Thinking的q向量和所有词的k向量相乘，使用下面公式：

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这种得到每个单词对单词Thinking的贡献权重，然后再用得到的权重和每个单词的向量v相乘，得到最终Thinking向量的输出

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Attention中缩放的目的是为了加速神经网络的计算

五、Attention机制实现分析

1、HierarchicalAttention Network中的注意力机制实现

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HAN结构包含了Word encoder、Word attention、Sentence encoder、Sentence attention，其中有word attention和sentence attention

解释：h是隐层GRU的输出，设置w,b,us三个随机变量，先一个全连接变换经过激活函数tanh得到ui，然后在计算us和ui相乘，计算softmax输出a，最后得到权重a之后再和h相乘，得到最终经过注意力机制的输出v，下左图是word attention计算公式，下右图是sentece attention计算公式

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HAN中Attention实现核心代码如下：

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attention中mask的作用，下面看一下mask一种实现

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通过将超过seq_length的部分mask称False，然后将mask为False的部分弄成无穷小，这样在反向传播时无穷小倒数为0，防止消息逆向传播

下面也是mask的一种实现方式，下面通过add和mul两种方式实现上面所说的mask

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2、Transformer中Multi-Head Attention实现

可参见之前的文章：Transformer模型细节理解及Tensorflow实现