在深度學(xué)習(xí)飛速發(fā)展的當(dāng)下，Transformer架構(gòu)無疑是閃耀的明星，被廣泛應(yīng)用于自然語言處理、計算機視覺等多個領(lǐng)域。而Transformer的“智慧源泉”，正是自注意力機制。今天，就讓我們深入剖析這一神奇機制，揭開它的神秘面紗。

首先要明白一個概念：為什么需要自注意力機制？

   傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在處理序列數(shù)據(jù)時，按順序依次處理每個元素，對于長距離依賴的捕捉能力欠佳，會出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）雖然擅長提取局部特征，但對于序列中元素間的全局關(guān)系把握不足。自注意力機制的出現(xiàn)，彌補了這些缺陷，讓模型能在處理序列時，并行地關(guān)注所有位置的信息，對，自注意力機制的優(yōu)勢就是每個輸出都會考慮整個句子的全局輸入，如下圖所示，每個輸出b都考慮了所有的輸入a，然后輸出。

自注意力機制的優(yōu)勢表現(xiàn)在哪些方面？

并行計算能力

 ● 與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）不同，自注意力機制可以并行地計算序列中每個位置的輸出。它無需像RNN那樣順序地處理每個時間步，也無需像CNN那樣通過卷積核逐步滑動來提取特征，極大地提高了模型的訓(xùn)練速度，使其能夠高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，適應(yīng)各種實時性要求較高的任務(wù)。

長序列處理能力

 ● 傳統(tǒng)的序列模型在處理長序列數(shù)據(jù)時，容易出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題，導(dǎo)致難以捕捉長距離的依賴關(guān)系。自注意力機制可以直接計算序列中任意兩個位置之間的依賴關(guān)系，不受距離的限制，能夠有效地捕捉輸入序列中的長程依賴信息，對于處理長文本、長視頻等長序列數(shù)據(jù)具有明顯優(yōu)勢。

動態(tài)適應(yīng)性

 ● 自注意力機制能夠根據(jù)輸入序列的內(nèi)容動態(tài)地分配注意力權(quán)重。在處理不同的輸入時，它會自動關(guān)注與當(dāng)前位置相關(guān)度更高的信息，忽略無關(guān)信息，對輸入數(shù)據(jù)中的重要特征更加敏感，能自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到輸入序列中的復(fù)雜模式和結(jié)構(gòu)，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。

全局信息捕捉能力

 ● 自注意力機制在計算每個位置的輸出時，會考慮整個輸入序列的所有位置信息，而不像CNN只能捕捉局部區(qū)域的信息。這使得它能夠從全局視角對輸入進行建模，更好地理解輸入數(shù)據(jù)的整體語義和結(jié)構(gòu)，在一些需要全局信息的任務(wù)中表現(xiàn)出色。

可解釋性相對較強

 ● 相比于一些復(fù)雜的黑盒模型，自注意力機制具有一定的可解釋性。通過注意力權(quán)重，我們可以直觀地看到模型在處理每個位置時關(guān)注了哪些其他位置的信息，有助于理解模型的決策過程和對輸入數(shù)據(jù)的理解方式，為模型的分析和改進提供了一定的依據(jù)。

自注意力的基本步驟是什么？

為了便于理解，我們以一個簡單的文本例子來說明自注意力機制的計算過程。假設(shè)我們有一個包含三個單詞的句子：“I love NLP”。

（一）詞嵌入（Embedding）

    首先，我們需要將每個單詞轉(zhuǎn)換為向量表示，即把文字轉(zhuǎn)換成數(shù)字。這個過程稱為詞嵌入。詞嵌入的方法有很多，one-hot-encoding，wordTovec等等，在這里我們就不展開講解了，感興趣的話后續(xù)可以做一個word embedding合集。

假設(shè)我們有一個簡單的輸入序列：[“我”，“喜歡”，“蘋果”]，為方便理解，我們將每個詞用3維向量表示?！拔摇保篬0.1, 0.2, 0.3]；“喜歡”：[0.4, 0.5, 0.6]；“蘋果”：[0.7, 0.8, 0.9]，這個輸入序列構(gòu)成一個3×3的矩陣X。

（二）位置編碼

    由于自注意力機制本身沒有捕捉序列中元素位置信息的能力，它平等地對待輸入序列中的每個元素，無法區(qū)分相同元素在不同位置的語義差異。而很多自然語言處理等任務(wù)中，序列的順序至關(guān)重要，所以需要引入位置編碼來給模型注入位置信息，幫助模型更好地理解序列的結(jié)構(gòu)和語義。

    實現(xiàn)方式有以下幾種：

    1. 絕對位置編碼：給每個位置賦予一個固定的編碼向量，常見的是正弦余弦位置編碼。對于第個位置，其位置編碼向量的第維計算公式為：

 ● 當(dāng)為偶數(shù)時，

 ● 當(dāng)為奇數(shù)時，

    其中，dmodel是位置編碼向量的維度，i是位置索引。這種編碼方式利用了正弦和余弦函數(shù)的周期性和單調(diào)性，能讓模型學(xué)習(xí)到不同位置之間的相對距離關(guān)系。

 ● 相對位置編碼：考慮的是元素之間的相對位置關(guān)系。例如，在計算某個位置的注意力時，會根據(jù)當(dāng)前位置與其他位置的相對距離來調(diào)整注意力權(quán)重。比如，在語言模型中，相對位置編碼可以幫助模型更好地處理句子中的指代關(guān)系等依賴于相對位置的語義信息。

（三）計算Query、Key和Value

    自注意力機制引入了三個矩陣WQ、WK和WV，注意，這三個矩陣都是隨即初始化并且可以通過反向傳播梯度下降學(xué)習(xí)的矩陣。它們的維度通常是相同的。Transformer會對輸入X分別通過三個不同的線性變換矩陣WQ、WK、WV來生成Query（查詢）、Key（鍵）、Value（值）向量。

    我們將輸入矩陣分別與WQ、WK和WV相乘，得到Query矩陣、Key矩陣和Value矩陣。

（四）計算注意力分?jǐn)?shù)（Attention Scores）

    接下來，我們計算每個位置與其他位置之間的注意力分?jǐn)?shù)。計算方法是將Query矩陣中的每一行與Key矩陣的每一行進行點積運算。公式如下所示：

    什么事注意力？就是衡量當(dāng)前位置與其他位置的關(guān)聯(lián)程度的一個分?jǐn)?shù)。通過這個分?jǐn)?shù)我們可以知道該句子中與當(dāng)前詞匯最相關(guān)的詞匯的是哪個，自注意力分?jǐn)?shù)是多少。

（五）Softmax歸一化

得到注意力分?jǐn)?shù)后，我們使用Softmax函數(shù)對其進行歸一化，將分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換為概率分布，表示每個位置對其他位置的關(guān)注程度。

經(jīng)過Softmax歸一化后，每一行的注意力分?jǐn)?shù)之和為1。

（六）計算輸出

    最后，我們將歸一化后的注意力分?jǐn)?shù)與Value矩陣相乘，得到自注意力機制的輸出。

    為什么要乘以v向量呢？主要是有以下兩個原因：

   信息聚合與加權(quán)

    在自注意力機制中，通過計算Q（查詢向量）和K（鍵向量）得到的注意力權(quán)重，反映的是不同位置之間的關(guān)聯(lián)程度，但這些權(quán)重本身并不包含輸入序列的具體語義信息。而V向量包含了輸入序列中每個位置的具體特征信息。將注意力權(quán)重與V向量相乘，能夠根據(jù)每個位置與當(dāng)前位置的關(guān)聯(lián)程度，對V向量所攜帶的信息進行加權(quán)聚合，從而得到一個綜合考慮了全局依賴關(guān)系的輸出向量，使輸出能融合輸入序列各位置的相關(guān)信息。

    生成有意義的輸出

    注意力權(quán)重決定了對各個位置信息的關(guān)注程度，乘以V向量后，能將這種關(guān)注轉(zhuǎn)化為對實際語義信息的篩選和整合。比如在處理文本時，不同的詞語（位置）對于理解當(dāng)前詞語的語義重要性不同，通過注意力權(quán)重乘以V向量，模型可以突出與當(dāng)前位置相關(guān)度高的信息，抑制無關(guān)或相關(guān)性低的信息，生成更準(zhǔn)確、更有意義的輸出，有助于模型更好地捕捉文本中的長距離依賴關(guān)系和語義結(jié)構(gòu)。

    這個輸出矩陣的形狀與輸入相同相同，輸出矩陣中的每一行，都綜合考慮了輸入序列中所有位置的信息，并且根據(jù)注意力分?jǐn)?shù)對不同位置的Value進行了加權(quán)求和。

四、總結(jié)

    自注意力機制是Transformer架構(gòu)的核心創(chuàng)新點之一，它為處理序列數(shù)據(jù)提供了一種強大而高效的方式。通過理解自注意力機制的計算步驟，我們可以更好地理解Transformer模型在各種任務(wù)中表現(xiàn)出色的原因。無論是NLP中的機器翻譯、文本生成，還是計算機視覺中的圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)，Transformer及其自注意力機制都展現(xiàn)出了巨大的潛力，并且在不斷推動深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。