0 前言
大家好，歡迎來到“自由技藝”的知識(shí)小館。今天我們來探討下深度學(xué)習(xí)中的 Attention 機(jī)制，中文名為“注意力”。本文內(nèi)容結(jié)構(gòu)組織如下：
1 為什么需要引入 Attention 機(jī)制？
2 深度學(xué)習(xí)中的 Encoder-Decoder 框架
3 Soft Attention 模型
4 Attention 機(jī)制的本質(zhì)
5 Self Attention 模型
6 總結(jié)
1 為什么要引入 Attention 機(jī)制？
當(dāng)我們用深度 CNN 模型識(shí)別圖像時(shí)，一般是通過卷積核去提取圖像的局部信息，然而，每個(gè)局部信息對(duì)圖像能否被正確識(shí)別的影響力是不同的，如何讓模型知道圖像中不同局部信息的重要性呢？答案就是注意力機(jī)制。
人類視覺注意力
視覺注意力機(jī)制是人類大腦的一種天生的能力。當(dāng)我們看到一幅圖片時(shí)，先是快速掃過圖片，然后鎖定需要重點(diǎn)關(guān)注的目標(biāo)區(qū)域。比如當(dāng)我們觀察上述圖片時(shí)，注意力很容易就集中在了人臉、文章標(biāo)題和文章首句等位置。
試想，如果每個(gè)局部信息都不放過，那么必然耗費(fèi)很多精力，不利于人類的生存進(jìn)化。同樣地，在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中引入類似的機(jī)制，可以簡化模型，加速計(jì)算。
另外，利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去處理 NLP 任務(wù)時(shí)，長距離“記憶”能力一直是個(gè)大難題，而引入“注意力機(jī)制”也能有效緩解這一問題。
2 Encoder-Decoder 框架
常見的深度學(xué)習(xí)模型有 CNN、RNN、LSTM、AE 等，其實(shí)都可以歸為一種通用框架 - Encoder-Decoder.
Encoder-Decoder 框架
在文本處理領(lǐng)域，有一類常見的任務(wù)就是從一個(gè)句子（Source）生成另一個(gè)句子（Target），比如翻譯，其中 xi 是輸入單詞的向量表示，yi 表示輸出單詞。
Source 經(jīng)過 Encoder，生成中間的語義編碼 C，
C 經(jīng)過 Decoder 之后，輸出翻譯后的句子。在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，先根據(jù) C 生成 y1，再基于（C，y1）生成 y2，依此類推。
3 Soft Attention 模型
RNN 模型
傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，y1、y2 和 y3 的計(jì)算都是基于同一個(gè) C. 深入思考一下，發(fā)現(xiàn)這可能并不是最好的方案，因?yàn)?Source 中不同單詞對(duì) y1、y2 和 y3 的影響是不同的，所以，很自然地就有了如下思路：
引入注意力機(jī)制的 Encoder-Decoder 框架
上述改良模型中的 C1、C2、C3 是怎么計(jì)算的呢？其實(shí)也非常簡單，就是在計(jì)算 C1、C2 和 C3 時(shí)，分別使用不同的權(quán)重向量：
上述公式中的權(quán)重向量 (a11, a12, a13)、(a21, a22, a23)、(a31, a32, a33) 又是如何計(jì)算的呢？請看下圖。
注意力分配的概率計(jì)算
上述模型中： h1 = f(Tom)、h2 = f(h1, Chase)、h3 = f(h2, Jerry).
當(dāng)計(jì)算出 Hi-1 之后，通過函數(shù) F(hj,Hi-1) 獲得輸入語句中不同單詞（Tom、Chase、Jerry）對(duì)目標(biāo)單詞 yi 的影響力，F(xiàn) 的輸出再經(jīng)過 Softmax 進(jìn)行歸一化就得到了符合概率分布取值區(qū)間的注意力分配概率。其中，F(xiàn) 函數(shù)的實(shí)現(xiàn)方法有多種，比如余弦相似度、MLP 等。
google 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
4 Attention 機(jī)制的本質(zhì)
現(xiàn)在，請你把 Source 想象成是內(nèi)存里的一塊存儲(chǔ)空間，它里面存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)按 <Key, Value> 存儲(chǔ)。給定 Query，然后取出對(duì)應(yīng)的內(nèi)容。這里與一般的 hash 查詢方式不同的是，每個(gè)地址都只取一部分內(nèi)容，然后對(duì)所有的 Value 加權(quán)求和。
Attention 的實(shí)質(zhì)：軟尋址（soft addressing）
公式描述如下：
Attention 的計(jì)算可以分成如下三個(gè)階段：
三階段計(jì)算 Attention 過程
注意力打分機(jī)制
歸一化的注意力概率分配
上述公式中的 Lx 表示輸入語句的長度。上一節(jié)的例子中，Key 是等于 Value 的。
5 Self Attention 模型
可視化 Self Attention 例子
在 Soft Attention 模型中，Source 和輸出 Target 的內(nèi)容是不同的，比如中-英機(jī)器翻譯，Source 對(duì)應(yīng)中文語句，Target 對(duì)應(yīng)英文語句。
現(xiàn)在有另一個(gè)任務(wù)，如上圖所示：給定一個(gè)句子和句子中某個(gè)單詞 making，如何找出與 making 強(qiáng)相關(guān)的其他單詞呢？比如上圖中的 more difficult（因?yàn)樗鼈兒?making 可以組成一個(gè)短語）.
這就用到了 Self Attention 機(jī)制，顧名思義，指的是 Source 內(nèi)部元素之間或者 Target 內(nèi)部元素之間發(fā)生的 Attention 機(jī)制，也可以理解為 Source = Target 這種特殊情況下的 Attention 機(jī)制，具體計(jì)算過程和 Soft Attention 是一樣的。
6 總結(jié)
下圖展示了注意力機(jī)制如何在圖片描述任務(wù)（Image-Caption）中發(fā)揮作用的。
圖片描述任務(wù)，就是給你一張圖片，請輸出一句話去描述它。一般會(huì)用 CNN 來對(duì)圖片進(jìn)行特征提取，Decoder 部分使用 RNN 或者 LSTM 來輸出描述語句。此時(shí)如果加入注意力機(jī)制，能夠大大改善輸出效果。
圖片描述任務(wù)中的注意力機(jī)制
另外，在語音識(shí)別、目標(biāo)物體檢測等領(lǐng)域，注意力機(jī)制同樣取得了很好的效果。
實(shí)際上，Attention 機(jī)制聽起來高大上，其關(guān)鍵就是學(xué)出一個(gè)權(quán)重分布，然后作用在特征上。
- 這個(gè)權(quán)重可以保留所有的分量，叫加權(quán)（Soft Attention），也可以按某種采樣策略選取部分分量（Hard Attention）。
- 這個(gè)權(quán)重可以作用在原圖上，如目標(biāo)物體檢測；也可以作用在特征圖上，如 Image-Caption
- 這個(gè)權(quán)重可以作用在空間尺度上，也可以作用于 Channel 尺度上，給不同通道的特征加權(quán)
- 這個(gè)權(quán)重可以作用在不同時(shí)刻上，如機(jī)器翻譯
文中圖片及部分內(nèi)容來源于 CSDN 賬號(hào)“csdn人工智能”的文章《深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制》，寫得非常好，強(qiáng)烈推薦大家閱讀。
