Attention & Transformer - 草莓君的妙妙屋

# Attention & Transformer

seq2seq; attention; self-attention; transformer;

## 1 注意力机制在NLP上的发展

1.  Seq2Seq，Encoder，Decoder

2.  引入Attention，Decoder上对输入的各个词施加不同的注意力

3.  Self-attention，Transformer，完全基于自注意力机制

4.  Bert，双向Transformer，mask

5.  XLNet，自回归语言模型，自动编码语言模型，摒弃遮盖

## 2 注意力机制

以机器翻译为例；Seq2Seq架构；

### 2.1 RNN + RNN

1.  Encoder处理输入序列，得到上下文CONTEXT（一个向量，代表源文信息）；Decoder处理CONTEXT逐项生成输出序列。

2.  RNN在每个时间步接收两个输入
    -   隐状态：上一个时间步传递来的；Decoder的初始隐状态为编码阶段的最后一个隐状态
    -   词向量输入：Encoder为输入序列的对应位置的词向量；Decoder为上一个时间步的输出（第一个时间步的输入为Start）

3.  上下文向量定长，模型难处理长句

### 2.2 RNN+RNN+Attention

1.  Encoder 向 Decoder 传递更多的数据，不止传递编码阶段的最后一个隐藏状态，而是传递所有隐藏状态。

2.  Decoder增加额外步骤，根据隐状态之间的相关性对不同的隐藏状态打分

-   为每个编码器隐状态打分；softmax加权；求和

![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1403725/202009/1403725-20200915151052330-465424468.png)

-   打分后的Encoder隐状态加权后与当前Decoder隐状态结合，作为当前时间步的隐状态输入

![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1403725/202009/1403725-20200915151113869-1627576857.png)

-   Decode 过程中不同的步骤回关注于不同 Encoder 的隐状态

## 3 Transformer

Attention Is All You Need; self-attention;

### 3.1 概述

-   仍然由encoder和Decoder组成，完全基于自注意力机制，不使用RNN。
-   编码器和解码器都是一组编码/解码组件组成，原论文使用了6个

### 3.2 Encoder 解码器

-   编码器由两个子层：自注意力层（见3.3节）、全连接神经网络

-   每个编码器组件结构相同，但不共享权重。

### 3.3 自注意力机制

**自注意力机制全景图**
![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1403725/202009/1403725-20200915151348382-873293692.png)

1.  词嵌入 word embedding

-   发生在最底部的编码器；输入数据[batch_size, word_embedding_size, seq_len]；完成嵌入后作为输入经过编码器；每个位置的词**并行**经过编码器，速度比RNN快。

-   并行运算未考虑到顺序关系，通过位置编码（positional encoding）使词嵌入包含位置信息。

-   位置编码方式：sin、cos ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1403725/202009/1403725-20200915151727722-565238929.png)

2.  自注意力计算

1.  三个参数W（$W^Q$, $W^K$,$W^V$）与输入的向量相乘得到：查询向量q，键向量k，值向量v；新向量维度小于嵌入向量的维数

2.  对于**一个输入向量**，将其q向量与其他词的k向量相乘计算分数；分数高则关系密切

3.  将分数缩放（避免梯度弥散）；通过softmax操作转化为概率。

4.  将每个词的v向量用上一步的softmax概率加权求和；得到该输入向量的 z值

5.  234步骤 以矩阵的形式，对多个输入向量并行求z，得到Z矩阵

3.  多头机制

-   为关注曾提供了多个表示子空间；拓展了模型专注于不同层面的能力

-   有多组qkv的权重矩阵；e.g. 使用8个关注头则每个编码器解码器会得到8组Z
    -   将所有的Z连接起来和一个权重矩阵$W^O$相乘，得到捕捉了所有注意力头的Z矩阵，再将其输入到接下来的全连接层。

### 3.4 Decoder 解码器

1.  结构：自注意力，encoder-decoder attention，全连接层

2.  自注意力层：仅对输出序列中之前的位置；在softmax之前，把将来生成的位置设置为-inf

3.  encoder-decoder attention

-   在自注意力层、全连接神经网络之间加入了一个encoder和decoder之间的注意力层，类似seq2seqRNN模型中的注意力。

-   最后一个Encoder的输出，转换为K和V的集合，每个decoder在其encoder-decoder attention层中使用这些KV。
    -   工作方式与多头注意力类似，区别在于是从Encoder Stack的输出中获取KV。

4.  经过N层decoder，最终的输出通过线性层和softmax层得到输出的词

### 3.5 细节补充

-   残差和归一化  解码器编码器都有

![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1403725/202009/1403725-20200915151857901-435623543.png)

-   <img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1403725/202009/1403725-20200915151927242-1236662684.png" alt="image-20200915144157226" style="zoom: 80%;" />

文章信息

标题：Attention & Transformer

作者：快刀切草莓君

分类：机器学习

发布时间：2020年9月16日

最近编辑：2020年9月16日

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