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Attention is all you need 论文笔记

news 2025/8/5 10:20:44

该论文引入Transformer，主要核心是自注意力机制，自注意力（Self-Attention）机制是一种可以考虑输入序列中所有位置信息的机制。

RNN介绍

引入RNN为了更好的处理序列信息，比如我吃苹果，前后的输入之间是有联系的。

如图：

一文搞懂RNN图引用

解决长距离依赖的问题：传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸的问题，难以有效捕获长距离依赖关系。而Transformer引入了注意力机制，使模型可以在序列中捕获远距离依赖关系。
并行计算：RNN和循环连接的特点使得它们难以并行计算，限制了计算速度。相比之下，Transformer模型的注意力机制允许模型在每个时间步骤上并行计算，大大加速计算速度。
可扩展性：Transformer模型可以适用与不同长度的序列

注意力机函数值注意力机制的核心组成部分，它定义了如何计算注意力权重，以及使用这些权重聚合数据来获取上下文表示。注意力函数包括：

Query：查询用于确定关注哪些输入元素的向量或表示。在自注意力机制中，通常是前一个时间步骤的隐藏状态或者上下文表示。
key：键是与输入元素相关的向量表示。注意力机制通过比较query和key的相似性来决定要关注哪些输入
value：值是与键对应的输入元素的向量或表示。注意力机制根据query和key的相似性来为每个值分配权重，这些权重将用于生成上下文表示。
score：分数表示key和query的相似性，分数越高表示查询更关注与键相关的输入。例如向量a和向量b，它的点积 $a·b = |a||b|cos\Theta$ ， $\Theta$ 越小， $cos\Theta$ 越大，两个向量之间相似性越高。
注意力权重：是一个概率分布，表示对每个输入元素的关注程度。通常由softmax得到，确保总和为1.
上下文表示：通过注意力权重对值进行加权求和得到，它是对输入元素的聚合表示，反应了模型的关注点。

query、key、value：自注意力的核心是通过三个线性变换来为每个位置生成这三个向量。这些向量在输入序列中的每个位置都有一个。对于给定的位置，query 用于提出问题，key 用于提供答案的位置信息，而value 包含了实际的信息。
计算注意力分数：计算分数通过将query和所有位置的key 进行点积操作得到的。注意力分户可以看成是度量两个位置之间关联性的分数，他表示了一个位置对于其他位置的关注程度。
softmax 操作进行归一化：为了获得有效的注意力权重，对计算得到的注意力分数进行归一化处理。为了确保每个位置权重是有效的概率分布，从而更好的表达位置之间的关联性。
计算加权和：对得到的归一化之后的注意力权重和对应位置的value进行加权求和，得到每个位置的上下文表示。

是一种扩展的自注意力机制，它允许模型同时学习多个不同的关注模式。多头注意力机制将自注意力计算分为多个头，每个头学习不同的权重矩阵，以捕获不同类型的关联性。多个头的结果会拼接或合并，然后通过线性变换进行投影。

是注意力机制中一种常见的类型，通过和自注意力机制一起使用，它的目的是确保在计算注意力分数的时候，使得范围适中，避免梯度消失或者梯度爆炸。下面是介绍缩放点积的步骤：

Query、Key、Value：这是缩放点积的三个输入，通常来自于一个序列。
相似性分数计算：计算查询和键之间的相似性。将查询和键之间的点积作为相似性分数。具体而言就是，对于给定的查询Q和键K，计算相似性分数矩阵为：
```
Score = Q*K^T
```
其中K^T表示键K的转置矩阵。每个Scores[i][j]表示查询的第i个元素和键的第j个元素的相似性。
缩放：为了稳定训练过程，缩放点积对相似性分数进行缩放操作，通过操作是除以一个缩放因子来实现。缩放因子通常是键K的维度的平方根。即：.缩放后的相似性分数Scale_Scores有助于控制梯度大小，防止梯度爆炸或者消失。
```
Scale_Scores = Scores / sqrt(d_k)
```
计算注意力权重：对缩放后的相似性分数进行softmax操作，将其转化为概率分布，得到注意力权重。这些权重表示了对输入序列不同位置的关注程度。
```
attention_weight = softmax(Scale_Scores)
```