[DeeplearningAI笔记]序列模型3.7-3.8注意力模型

5.3序列模型与注意力机制

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3.7注意力模型直观理解Attention model intuition

长序列问题 The problem of long sequences

• 对于给定的长序列的法语句子，在下图中的网络中，绿色的编码器读取整个句子，然后记忆整个句子，再在感知机中传递，紫色的解码神经网络将生成英文翻译。
• 人工的方法不会通过读取在记忆整个句子中的内容，然后从零开始翻译成一个英语句子，人工翻译做的是先翻译出句子的部分，再看下一部分，并翻译这一部分，再看下一部分，然后翻译这一部分，一直进行下去。会一部分一部分的进行翻译，因为一次性看完并记忆所有句子是十分困难的。
  
• 对于机器翻译的 编码解码 结构，对于短句子，其会有很高的Bleu得分，但是对于长句子 比如说大于30-40词 的句子而言，它的表现就会变差，而对于很短的句子由于很难从中学到有用的知识，翻译的性能也不太好。而对于长句子，注意力模型 会和人类翻译一样，每次翻译句子中的一部分，从而提高句子翻译长句子的能力。

注意力模型 Attention model intuition

Bahdanau D, Cho K, Bengio Y. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate[J]. Computer Science, 2014.

• 这个模型一般使用在长句子上，此处使用短句子进行举例。 示例 Jane visite I'Afrique en Septembre ,假定使用一个双向的RNN网络:

1. 与普通的RNN不同的是，注意力模型不会看每一个输入的单词，而是对输入的每个单词选择一定的 注意力权重 用于 表示这个单词对于正在翻译的单词具有多大的影响 下图中的 \(\alpha^{<1,1>},\alpha^{<1,2>},\alpha^{<1,3>}\) 分别表示前三个单词对第一个词语的翻译具有的影响力。
   
2. 对于第二个要翻译的单词，有 \(\alpha^{<2,1>},\alpha^{<2,2>},\alpha^{<2,3>}\) 用以表示在翻译第二个单词时，要分别放多少注意力在前三个单词上。并且前一步翻译的输出也会作为下一步的输入。

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3.8注意力模型细节Attention model

1. 特征提取模型 使用的双向循环神经网络，这样其对于 前向传播 和 后向传播 分别有激活值\(\overrightarrow{a^{<t'>}}和\overleftarrow{a^{<t'>}}\) , 对于一个时间步，使用\(a^{<t'>}表示一组前向传播和后向传播的激活值 即 \overrightarrow{a^{<t'>}}和\overleftarrow{a^{<t'>}}\) ，即有 \(a^{<t'>}=(\overrightarrow{a^{<t'>}},\overleftarrow{a^{<t'>}})\)
   
2. 翻译 使用的是一个单向循环神经网络，用状态S表示时间步序列，第一个时间步输出为\(y^{<1>}\),使用参数\(\alpha^{<1,t>}表示上下文的特征对状态S^{<t>}的翻译的影响\),使用\(C^{<t>}\)表示状态\(S^{<t>}\)时的输入。其中其满足以下公式:
   \[<1> 注意力权重之和为1\]
   \[\sum_{t'}\alpha^{<1,t'>}=1\]
   \[<2> 特征步的激活值和注意力权重的乘积之和成为翻译RNN的输入\]
   \[C^{<1>}=\sum_{t'}\alpha^{<1,t'>}a^{<t'>}\]

• 即当你在t处生成输出词时，你应该花多少注意力在第t'个输入词上

注意力计算方法 Computing attention \(\alpha^{<t,t'>}\)

[1] Bahdanau D, Cho K, Bengio Y. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate[J]. Computer Science, 2014.
[2] Xu K, Ba J, Kiros R, et al. Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention[J]. Computer Science, 2015:2048-2057.

• \(a^{<t,t’>}\) 是你应该在\(a^{<t'>}\)上的注意力数量，但你需要翻译第t个输出的翻译词。
  • \(a^{<t,t'>}\)=amount of attention \(y^{<t>}\) should pay to \(a^{<t'>}\)
  • 公式
  • 要计算以上公式，重点是需要计算出\(e^{<t,t'>}\),而\(e^{<t,t'>}\)的计算需要通过上一个翻译状态的值\(s^{<t-1>}\)和上一个单项循环模块的输出值\(s^{<t-1>}\)
    
    
  • 即如果你想要决定要花多少注意力在t'的激活值上，它会很大程度的取决于上一个时间步的隐藏状态的激活值，你没有当前状态的激活值，因为上下文会输入到这里，所以当前状态的激活值还没有被计算出来。
  • 虽然我们能够知道\(a^{<t,t'>}\)的关键项和上一个状态的隐藏项\(s^{<t-1>}\)与特征提取模型中本状态的激活值\(a^{<t'>}\)有关，但并不知道明确的函数对应关系，这可以通过一个小型的神经网络进行学习这个函数。
    
    缺点 这个算法的缺点是其算法的复杂度是\(O(n^{3})\),如果有\(T_x\)个输入单词和\(T_y\)个输出单词，于是注意力参数的总数就是\(T_x乘以T_y\)

应用

1. 这个算法不仅可以用于机器翻译，也可以被用于 图片加标题
2. 日期标准化问题
   • July 20th 1969-->1969-07-20;
   • 23 April,1564-->1564-04-23
3. 可视化不同输入输出的注意力权重 ：