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一文彻底搞懂深度学习 - 注意力机制(Attention Mechanism)

架构师带你玩转AI • 4 月前 • 112 次点击  
在深度学习中,注意力机制模仿了人类在处理信息时的选择性关注能力,允许模型在处理输入数据时动态地调整其注意力权重,从而突出重要信息并忽略不重要的信息。
注意力机制通过计算查询向量(Query)、键向量(Key)之间的相似度来确定注意力权重,然后对值向量(Value)进行加权求和,得到最终的输出。

Attention Mechanism

一、注意力机制

什么是注意力机制(Attention Mechanism)注意力机制是一种允许模型在处理信息时专注于关键部分,忽略不相关信息,从而提高处理效率和准确性的机制。它模仿了人类视觉处理信息时选择性关注的特点。
当人类的视觉机制识别一个场景时,通常不会全面扫描整个场景,而是根据兴趣或需求集中关注特定的部分,如在这张图中,我们首先会注意到动物的脸部,正如注意力图所示,颜色更深的区域通常是我们最先注意到的部分,从而初步判断这可能是一只狼

注意力机制解决了什么问题 在传统的序列处理模型中,如循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM),捕捉长距离依赖关系是一个难题。因为随着序列长度的增加,模型很容易丢失早期输入的信息
注意力机制允许模型在序列的不同位置之间建立直接联系 ,无论这些位置相距多远,都能够有效地捕捉到它们之间的依赖关系

二、注意力分数

注意力分数是什么注意力分数用来量化注意力机制中某一部分信息被关注的程度,反映了信息在注意力机制中的重要性。在注意力机制中,模型会根据注意力分数来决定对不同输入信息的关注程度。

如何计算注意力分数?在注意力机制中,Q(Query)、K(Key)、V(Value)通过 映射矩阵得到相应的向量,通过计算Q与K的点积相似度并经过softmax归一化得到权重,最后使用这些权重对V进行加权求和得到输出。

Q、K、V计算过程是什么?对于输入序列的每个单词,通过计算其Query与所有单词Key的点积得到注意力分数,经Softmax归一化后得到注意力权重,再用这些权重对Value向量进行加权求和,以得到包含丰富上下文信息的新单词表示。

  • 生成Q、K、V向量:对于输入序列中的每个单词,都会生成对应的Query(查询)、Key(键)和Value(值)向量。这些向量通常是通过将单词的嵌入向量(Embedding Vector)输入到一个线性变换层得到的。

  • 计算Q、K的点积(注意力分数):计算Query向量与序列中所有单词的Key向量之间的点积,得到一个分数。这个分数反映了Query向量与每个Key向量之间的相似度,即每个单词与当前位置单词的关联程度。

  • Softmax函数归一化(注意力权重):这些分数会经过一个Softmax函数进行归一化,得到每个单词的注意力权重。这些权重表示了在理解当前单词时,应该给予序列中其他单词多大的关注。

  • 注意力权重加权求和(加权和向量):这些注意力权重与对应的Value向量进行加权求和,得到一个加权和向量。这个加权和向量会被用作当前单词的新表示,包含了更丰富的上下文信息。

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【架构师带你玩转AI】:公众号@架构师带你玩转AI 作者,资深架构师。2022年底,ChatGPT横空出世,人工智能时代来临。身为公司技术总监、研发团队Leader,深感未来20年属于智能时代。

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