Attention（续）

Multi-Head Attention

深度学习（二十五）——Attention（2）

这个是Google提出的新概念，是Attention机制的完善。不过从形式上看，它其实就再简单不过了，就是把Q,K,V通过参数矩阵映射一下，然后再做Attention，把这个过程重复做h次，结果拼接起来就行了，可谓“大道至简”了。具体来说：

h e a d_{i} = A t t e n t i o n (Q W_{i}^{Q}, K W_{i}^{K}, V W_{i}^{V})

所谓“多头”（Multi-Head），就是只多做几次同样的事情（参数不共享），然后把结果拼接。

Self Attention

到目前为止，对Attention层的描述都是一般化的，我们可以落实一些应用。比如，如果做阅读理解的话，Q可以是篇章的词向量序列，取K=V为问题的词向量序列，那么输出就是所谓的Aligned Question Embedding。

而在Google的论文中，大部分的Attention都是Self Attention，即“自注意力”，或者叫内部注意力。

所谓Self Attention，其实就是Attention(X,X,X)，X就是前面说的输入序列。也就是说，在序列内部做Attention，寻找序列内部的联系。

Position Embedding

然而，只要稍微思考一下就会发现，这样的模型并不能捕捉序列的顺序！换句话说，如果将K,V按行打乱顺序（相当于句子中的词序打乱），那么Attention的结果还是一样的。这就表明了，到目前为止，Attention模型顶多是一个非常精妙的“词袋模型”而已。

这问题就比较严重了，大家知道，对于时间序列来说，尤其是对于NLP中的任务来说，顺序是很重要的信息，它代表着局部甚至是全局的结构，学习不到顺序信息，那么效果将会大打折扣（比如机器翻译中，有可能只把每个词都翻译出来了，但是不能组织成合理的句子）。

于是Google再祭出了一招——Position Embedding，也就是“位置向量”，将每个位置编号，然后每个编号对应一个向量，通过结合位置向量和词向量，就给每个词都引入了一定的位置信息，这样Attention就可以分辨出不同位置的词了。

Hard Attention

论文：

《Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention》

我们之前所描述的传统的Attention Mechanism是Soft Attention。Soft Attention是参数化的（Parameterization），因此可导，可以被嵌入到模型中去，直接训练。梯度可以经过Attention Mechanism模块，反向传播到模型其他部分。

相反，Hard Attention是一个随机的过程。Hard Attention不会选择整个encoder的输出做为其输入，Hard Attention会依概率Si来采样输入端的隐状态一部分来进行计算，而不是整个encoder的隐状态。为了实现梯度的反向传播，需要采用蒙特卡洛采样的方法来估计模块的梯度。

两种Attention Mechanism都有各自的优势，但目前更多的研究和应用还是更倾向于使用Soft Attention，因为其可以直接求导，进行梯度反向传播。

Local Attention

论文：

《Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》

Thang Luong，越南人，Stanford博士（2016），现为Google研究员。导师是Christopher Manning。
个人主页：
https://nlp.stanford.edu/~lmthang/

Christopher Manning，澳大利亚人，Stanford博士（1994），现为Stanford教授。从事NLP近三十年，率先将统计方法引入NLP。

深度学习（二十五）——Attention（2）

传统的Attention model中，所有的hidden state都被用于计算Context vector的权重，因此也叫做Global Attention。

Local Attention：Global Attention有一个明显的缺点就是，每一次，encoder端的所有hidden state都要参与计算，这样做计算开销会比较大，特别是当encoder的句子偏长，比如，一段话或者一篇文章，效率偏低。因此，为了提高效率，Local Attention应运而生。

Local Attention是一种介于Kelvin Xu所提出的Soft Attention和Hard Attention之间的一种Attention方式，即把两种方式结合起来。其结构如下图所示。

深度学习（二十五）——Attention（2）

Attention over Attention

《Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension》

深度学习（二十五）——Attention（2）

总结

从最初的原始Attention，到后面的各种示例，不难看出Attention实际上是一个大箩筐，凡是不好用CNN、RNN、FC概括的累计乘加，基本都可冠以XX Attention的名义。

虽然，权重的确代表了Attention的程度，然而直接叫累计乘加，似乎更接近操作本身一些。

考虑到神经网络的各种操作基本都是累计乘加的变种，因此，Attention is All You Need实际上是很自然的结论，你总可以对Attention进行修改，让它实现CNN、RNN、FC的效果。

这点在AI芯片领域尤为突出，无论IC架构差异如何巨大，硬件底层基本就是乘累加器。

Transformer

Attention的介绍到此为止，但《Attention is All You Need》的传奇继续，该文不仅提出了两种Attention模块，而且还提出了如下图所示的Transformer模型。该模型主要用于NMT领域，由于Attention不依赖上一刻的数据，同时精度也不弱于LSTM，因此有很好并行计算特性，在工业界得到了广泛应用。阿里巴巴和搜狗目前的NMT方案都是基于Transformer模型的。

深度学习（二十五）——Attention（2）