Self-Attetion

四、self-attention

1、是什么？

attention机制通常用在encode与decode之间，但是self-attention则是输入序列与输出序列相同，寻找序列内部元素的关系即 K=V=Q。l例如《Attention Is All You Need》在编码器中使用self-attention，利用上一步的input值计算当前该位置input的值。如下图：

2、为什么？

尽管attention机制由来已久，但真正令其声名大噪的是google 2017年的这篇名为《attention is all your need》的论文。

让我们从一个简单的例子看起：

假设我们想用机器翻译的手段将下面这句话翻译成中文：

“The animal didn’t cross the street because it was too tired”

当机器读到“it”时，“it”代表“animal”还是“street”呢？对于人类来讲，这是一个极其简单的问题，但是对于机器或者说算法来讲却十分不容易。

self-Attention则是处理此类问题的一个解决方案，也是目前看起来一个比较好的方案。当模型处理到“it”时，self-Attention可以将“it”和“animal‘联系到一起。

3、怎么做？

通俗地讲，当模型处理一句话中某一个位置的单词时，self-Attention允许它看一看这句话中其他位置的单词，看是否能够找到能够一些线索，有助于更好地表示（或者说编码）这个单词。

如果你对RNN比较熟悉的话，我们不妨做一个比较。RNN通过保存一个隐藏态，将前面词的信息编码后依次往后面传递，达到利用前面词的信息来编码当前词的目的。而self-Attention仿佛有个上帝之眼，纵观全局，看看上下文中每个词对当前词的贡献。

下面来看下具体是怎么实现的。

首先，来看下怎样使用向量来计算self-attention，紧接着看如何用矩阵来计算self-attention。

使用向量

如下图所示，一般而言，输入的句子进入模型的第一步是对单词进行embedding，每个单词对应一个embedding。对于每个embedding，我们创建三个向量，Query、Key和Value向量。我们如何来创建三个向量呢？如图，我们假设embedding的维度为4，我们希望得到一个维度为3的Query、Key和Value向量，只需将每个embedding乘上一个维度为4*3的矩阵即可。这些矩阵就是训练过程中要学习的。

那么，Query、Key和Value向量代表什么呢？他们在attention的计算中发挥了什么样的作用呢？

我们用一个例子来说明：

首先要明确一点，self-attention其实是在计算每个单词对当前单词的贡献，也就是对每个单词对当前单词的贡献进行打分score。假设我们现在要计算下图中所有单词对第一个单词”Thinking”的打分。那么分分数如何计算呢，只需要将该单词的Query向量和待打分单词的Key向量做点乘即可。比如，第一个单词对第一个单词的分数为q1× k1，第二个单词对第一个单词的分数为q1×k2。

我们现在得到了两个单词对第一个单词的打分（分数是个数字了），然后将其进行softmax归一化。需要注意的是，在BERT模型中，作者在softmax之前将分数除以了Key的维度的平方根（据说可以保持梯度稳定）。softmax得到的是每个单词在Thinking这个单词上的贡献的权重。显然，当前单词对其自身的贡献肯定是最大的。

接着就是Value向量登场的地方了。将上面的分数分别和Value向量相乘，注意这里是对应位置相乘。

最后，将相乘的结果求和，这就得到了self-attention层对当前位置单词的输出。对每个单词进行如上操作，就能得到整个句子的attention输出了。在实际使用过程中，一般采用矩阵计算使整个过程更加高效。

在开始矩阵计算之前，先回顾总结一下上面的步骤：

• • 创建Query、Key、Value向量
  • 计算每个单词在当前单词的分数
  • 将分数归一化后与Value相乘
  • 求和

值得注意的是，上面阐述的过程实际上是Attention机制的计算流程，对于self-Attention，Query=Key=Value。

Matrix Calculation of Self-Attention

其实矩阵计算就是将上面的向量放在一起，同时参与计算。

首先，将embedding向量pack成一个矩阵X。假设我们有一句话有长度为10，embedding维度为4，那么X的维度为（10 × 4）.

假设我们设定Q、K、V的维度为3.第二步我们构造一个维度为（4×3）的权值矩阵。将其与X做矩阵乘法，得到一个10×3的矩阵，这就能得到Query了。依样画葫芦，同样可以得到Key和Value。

最后，将Query和Key相乘，得到打分，然后经过softmax，接着乘上V的到最终的输出。

4、self-attention的计算

4.1、《Self-Attention with Relative Position Representations》

参考：

https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html

https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.html

https://blog.csdn.net/jasonzhoujx/article/details/83386627

https://state-of-art.top/2019/01/06/BERT系列(一)Self-attention/