注意力机制 目标检测经典论文 注意力机制概述

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

参考：注意力机制

文章目录

• 前言
• 一、注意力机制

• 1.非参注意力池化层

• K(x-x~i~)的选择

• 2.参数化的注意力机制
• 3.小结

• 二、注意力分数

• 一维注意力分数
• 拓展到高纬度
• 1.加性的注意力
• 2.缩放点积注意力
• 3.小结

• 总结

---

前言

从心理学的角度上

• 动物需要在复杂环境下有效关注值得注意的点；
• 心理学框架：人类根据随意线索和不随意线索选择注意点

比如在一堆物品中，首先看到的是最显眼的一个物品，这叫不随意线索；再比如我想看书，然后我去找书，这叫随意线索。

---

一、注意力机制

• 卷积、全连接、池化层都只考虑不随意线索；
• 注意力机制则显示的考虑随意线索

• 随意线索被称之为查询（query）；
• 每个输入是一个值（value）和不随意线索（key）的对；
• 通过注意力池化层使查询与键进行匹配，引导得出最匹配的值（感官输入）。

1.非参注意力池化层

• 给定数据（x_i，y_i），i=1，…，n，即key value pair，所有候选的东西；
• 平均池化是最简单的方案：f(x)=(y₁+y₂+…+y_n)/n,x表示要查询的东西，不管要查询的是哪个y，直接做均值，比较粗暴;
• 更好的方案是Nadaraya-Watson核回归，K(x-x_i)表示衡量x和x_i距离的函数，对y_i加权求和，即找到与x相近的xi的yi加权和，与x相近的xi的yi权值高，与x不相近的xi的yi权值高，权值高的yi的影响高于权值低的yi的影响；

K(x-x_i)的选择

• 使用高斯核（正态分布）
  
  那么有：
  
  softmax(n)表示给n一个0到1之间的值，用来表示权重。

2.参数化的注意力机制

在下面的查询 𝑥 和键 𝑥𝑖 之间的距离乘以可学习参数W，W控制高斯分布的平滑程度。

此处的w是一维的，只有大小没有方向

3.小结

• 心理学认为人通过随意线索和不随意线索选择注意点；
• 注意力机制中，通过query（随意线索）和Key（不随意线索）来有偏向性的选择输入；

• 可以写成上一小节参数化的注意力机制的形式，其中softmax是注意力权重；
• 60年代就有非参数的注意力机制；
• 下面介绍多个不同的权重设计。

二、注意力分数

一维注意力分数

如下图所示，a表示注意力分数函数(Attention scoring function)，将a计算出来的权重，跟Value做一个加权求和，得到最后的输出Output。

拓展到高纬度

上面所述的注意力机制的原理是一维层面的，现在将其扩展到高维，

• 假设query q∈R^q，q为长为q的向量，m对key-value（k₁，v₁），…，这里k_i∈R^k，v_i∈R^v，k_iv_i也是向量；
• 注意力池化层：关键在于注意力分数函数怎么设计

---

下面提供两种注意力分数函数的设计思路

1.加性的注意力

• 有3个可学的参数：W_k、W_q、V(不是键值对中的值)可学习的参数是 𝐖_q∈ℝ_h*q 、 𝐖_k∈ℝ_h*k 和 𝐰_𝑣∈ℝ _ℎ

其中，W_k是一个hk的矩阵，W_q是一个hq的矩阵，v是长为h的向量，tanh表示激活函数，W_kk的结果为长为h的向量，W_qq的结果为长为h的向量，结果相加，将V的转置与激活后的相加的结果相乘，最后得到一个值。

• 等价于将query和key合并起来后放入一个隐藏大小为h输出大小为1的但隐藏层MLP，query和key可以是任意的长度。

2.缩放点积注意力

如果query和key都是同样的长度q，k_i∈R^d，那么有：

除以根号d可以让注意力函数a的值不会太大

• 向量化版本

• a(Q,K)是一个n*m的矩阵，第i行表示第i个query和key的权重；
• f是一个n*m的矩阵，每i行表示第i个key对应的长度为v的向量。

3.小结

• 注意力分数是query和key的相似度，注意力权重是分数的softmax结果；
• 两种常见的分数计算：
  1） 将query和key合并起来进入一个单输出单隐藏层的MLP；
  2） 直接将query和key做内积，相当于query对key做投影，用投影表示他们的相似度。

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

---

总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。