注意力机制 （1）

注意力机制  nice

注意力机制在自然语言处理领域十分火热，克服了以往seq2seq翻译定位不准的问题，加强了词的前后联系，能够根据当前的语境，合理分配候选词的权重，提升翻译的准确率。

注意力机制的原理便是寻找当前语境（当前状态）与各个候选词之间的匹配度，计算各个候选词的得分，最终选取合成最佳的词汇。

 

1. 为什么要引入注意力机制

在Attention诞生之前，已经有CNN和RNN及其变体模型了，那为什么还要引入attention机制？主要有两个方面的原因，如下：

（1）计算能力的限制：当要记住很多“信息“，模型就要变得更复杂，然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。

（2）优化算法的限制：LSTM只能在一定程度上缓解RNN中的长距离依赖问题，且信息“记忆”能力并不高。

 

2. 什么是注意力机制

在介绍什么是注意力机制之前，先让大家看一张图片。当大家看到下面图片，会首先看到什么内容？当过载信息映入眼帘时，我们的大脑会把注意力放在主要的信息上，这就是大脑的注意力机制。

 

 同样，当我们读一句话时，大脑也会首先记住重要的词汇，这样就可以把注意力机制应用到自然语言处理任务中，于是人们就通过借助人脑处理信息过载的方式，提出了Attention机制。

 

3.注意力机制模型

 

权重越大越聚焦于其对应的Value值上，即权重代表了信息的重要性，而Value是其对应的信息。

至于Attention机制的具体计算过程，如果对目前大多数方法进行抽象的话，可以将其归纳为两个过程：第一个过程是根据Query和Key计算权重系数，第二个过程根据权重系数对Value进行加权求和。而第一个过程又可以细分为两个阶段：第一个阶段根据Query和Key计算两者的相似性或者相关性；第二个阶段对第一阶段的原始分值进行归一化处理；这样，可以将Attention的计算过程抽象为如图展示的三个阶段。

 

   在第一个阶段，可以引入不同的函数和计算机制，根据Query和某个 Key_i ，计算两者的相似性或者相关性，最常见的方法包括：求两者的向量点积、求两者的向量Cosine相似性或者通过再引入额外的神经网络来求值，即如下方式：

 第一阶段产生的分值根据具体产生的方法不同其数值取值范围也不一样，第二阶段引入类似SoftMax的计算方式对第一阶段的得分进行数值转换，一方面可以进行归一化，将原始计算分值整理成所有元素权重之和为1的概率分布；另一方面也可以通过SoftMax的内在机制更加突出重要元素的权重。即一般采用如下公式计算：

 

 第二阶段的计算结果 a_i 即为 Value_i 对应的权重系数，然后进行加权求和即可得到Attention数值：

 

 通过如上三个阶段的计算，即可求出针对Query的Attention数值，目前绝大多数具体的注意力机制计算方法都符合上述的三阶段抽象计算过程。

 

 

 注意力机制是一种通用的思想，本身不依赖于特定框架。

 

REF

https://www.jianshu.com/p/3968af85d3cb

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普通模式

用数学语言来表达这个思想就是：用

表示N个输入信息，为了节省计算资源，不需要让神经网络处理这N个输入信息，而只需要从X中选择一些与任务相关的信息输进行计算。软性注意力（Soft Attention）机制是指在选择信息的时候，不是从N个信息中只选择1个，而是计算N个输入信息的加权平均，再输入到神经网络中计算。相对的，硬性注意力（Hard Attention）就是指选择输入序列某一个位置上的信息，比如随机选择一个信息或者选择概率最高的信息。但一般还是用软性注意力机制来处理神经网络的问题。

注意力值的计算是任务处理中非常重要的一步。

注意力值的计算可以分为两步：

（1）在所有输入信息上计算注意力分布

（2）根据注意力分布来计算输入信息的加权平均。

1、注意力分布

给定这样一个场景：把输入信息向量X看做是一个信息存储器，现在给定一个查询向量q，用来查找并选择X中的某些信息，那么就需要知道被选择信息的索引位置。采取“软性”选择机制，不是从存储的多个信息中只挑出一条信息来，而是雨露均沾，从所有的信息中都抽取一些，只不过最相关的信息抽取得就多一些。

2、加权平均

下图是计算Attention值的过程图：

 

REF

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2401371

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注意力机制可以解决什么问题？

神经网络中的注意力机制（Attention Mechanism）是在计算能力有限的情况下，将计算资源分配给更重要的任务，同时解决信息超载问题的一种资源分配方案。在神经网络学习中，一般而言模型的参数越多则模型的表达能力越强，模型所存储的信息量也越大，但这会带来信息过载的问题。那么通过引入注意力机制，在众多的输入信息中聚焦于对当前任务更为关键的信息，降低对其他信息的关注度，甚至过滤掉无关信息，就可以解决信息过载问题，并提高任务处理的效率和准确性。

这就类似于人类的视觉注意力机制，通过扫描全局图像，获取需要重点关注的目标区域，而后对这一区域投入更多的注意力资源，获取更多与目标有关的细节信息，而忽视其他无关信息。通过这种机制可以利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值的信息。

 

1. Attention机制由来

注意力机制借鉴了人类注意力的说法，比如我们在阅读过程中，会把注意集中在重要的信息上。在训练过程中，输入的权重也都是不同的，注意力机制就是学习到这些权重。最开始attention机制在CV领域被提出来，但后面广泛应用在NLP领域。

 

2. Encoder-Decoder 框架