Attention机制

写在前面：此文只记录了下本人感觉需要注意的地方，不全且不一定准确。详细内容可以参考文中帖的链接，比较好！！！

attention详解
self attention & transformer
参考3

1 Attention原理

其计算公式为：$$s_i=f\left(s_{i-1},y_{i-1},c_i\right)$$其中，$s_i$ 为decoder在 $i$ 时刻的隐状态，$ y_{i-1}$ 为在 $i-1$ 时刻decoder的输出，$c_i$ 为context信息。
$$c_i=\sum _{j=1}^J{\text{a}}_{ij}{h}_j$$
其中，$h_j$ 表示encode中的第j个词的隐状态，${\text{a}}_{ij}$ 为根据decode当前隐状态 $s_i$ 给予 $h_j$ 的权重。

其中，${\text{a}}_{ij}$ 是一个softmax模型输出，概率值的和为1。eij表示一个对齐模型，用于衡量encoder端的位置j个词，对于decoder端的位置i个词的对齐程度（影响程度），换句话说：decoder端生成位置i的词时，有多少程度受encoder端的位置j的词影响。

2 Attention分类

2.1 soft & hard attention

1. soft attention：上文介绍
2. hard attention：只关注到某一个位置上的信息。

• 硬性注意力有两种实现方式：（1）一种是选取最高概率的输入信息；（2）另一种硬性注意力可以通过在注意力分布式上随机采样的方式实现。
• 缺点：最终的损失函数与注意力分布之间的函数关系不可导，因此无法使用在反向传播算法进行训练。

2.2 global & local attention

1. global attention：上文介绍

• 缺点：每次encoder端的所有hidden 都需要参与计算，计算开销较大，特别是输入较长，效率低。

2. local attention：将decoder当前位置，预测到encoder端某个位置，然后选择一个窗口，来类似global一样计算，这样可以在输入较长的情况下，节约计算开支。

• 缺点：
  1、当encoder句子不是很长时，相对Global Attention，计算量并没有明显减小。
  2、位置向量的预测并不非常准确，这就直接影响到的local Attention的准确率。

2.3 self attention &Transformer结构

1. self attention：
   
   对于self-attention来讲，Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入，分别由n个单词嵌入的特征[x1, x2, …, xn]，分别乘以 $W^Q,W^K,W^V$ 得到。首先我们要计算Q与K之间的点乘，然后为了防止其结果过大，会除以一个尺度标度 $\sqrt[]{d_k}$ ，其中 $d_k$ 为一个query和key向量的维度。然后是Mask模块，这里encoder阶段没有，decoder阶段有，作用是忽略还未预测到部分（设置为0）。再利用Softmax操作将其结果归一化为概率分布，然后再乘以矩阵V就得到权重求和的表示。该操作可以表示为
   $$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{Q{K}^T}{{\sqrt[]{d}}_k})V$$
   这里操作可能比较抽象，接下来举个具体例子，请参考
   
   2.Transformer结构
   1中介绍的就是基本的Multihead Attention单元。

• 对于encoder来说就是利用这些基本单元叠加，其中key, query, value均来自前一层encoder的输出，即encoder的每个位置都可以注意到之前一层encoder的所有位置。
• 对于decoder来讲，我们注意到有两个与encoder不同的地方，一个是第一级的Masked Multi-head，另一个是第二级的Multi-Head Attention不仅接受来自前一级的输出，还要接收encoder的输出，下面分别解释一下是什么原理。

1. 第一级decoder的key, query, value均来自前一层decoder的输出，但加入了Mask操作，即我们只能attend到前面已经翻译过的输出的词语，因为翻译过程我们当前还并不知道下一个输出词语，这是我们之后才会推测到的。
2. 第二级decoder也被称作encoder-decoder attention layer，即它的query来自于之前一级的decoder层的输出，但其key和value来自于encoder的输出，这使得decoder的每一个位置都可以attend到输入序列的每一个位置。

• 总结一下，k和v的来源总是相同的，q在encoder及第一级decoder中与k,v来源相同，在encoder-decoder attention layer中与k,v来源不同。