四万字全面详解 | 深度学习中的注意力机制（二）

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公众号专栏作者@蘑菇先生 

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 前情提要：四万字全面详解 | 深度学习中的注意力机制

目前深度学习中热点之一就是注意力机制（Attention Mechanisms）。Attention源于人类视觉系统，当人类观察外界事物的时候，一般不会把事物当成一个整体去看，往往倾向于根据需要选择性的去获取被观察事物的某些重要部分，比如我们看到一个人时，往往先Attend到这个人的脸，然后再把不同区域的信息组合起来，形成一个对被观察事物的整体印象。

「同理，Attention Mechanisms可以帮助模型对输入的每个部分赋予不同的权重，抽取出更加关键及重要的信息，使模型做出更加准确的判断，同时不会对模型的计算和存储带来更大的开销，这也是Attention Mechanism应用如此广泛的原因」

在上一篇文章中，我们分享了seq2seq以及普通attention网络，今天来看看Attention机制的各种变体。

另外，我们建立了自然语言处理、深度学习大方向的讨论组，欢迎大家加入讨论（人数达到上限，添加下方好友手动邀请）

Attention Variants

本部分介绍Attention机制的各种变体。包括但不限于：

• 「基于强化学习的注意力机制」：选择性的Attend输入的某个部分
• 「全局&局部注意力机制」：其中，局部注意力机制可以选择性的Attend输入的某些部分
• 「多维度注意力机制」：捕获不同特征空间中的Attention特征。
• 「多源注意力机制」：Attend到多种源语言语句
• 「层次化注意力机制」：word->sentence->document
• 「注意力之上嵌一个注意力」：和层次化Attention有点像。
• 「多跳注意力机制」：和前面两种有点像，但是做法不太一样。且借助残差连接等机制，可以使用更深的网络构造多跳Attention。使得模型在得到下一个注意力时，能够考虑到之前的已经注意过的词。
• 「使用拷贝机制的注意力机制」：在生成式Attention基础上，添加具备拷贝输入源语句某部分子序列的能力。
• 「基于记忆的注意力机制」：把Attention抽象成Query，Key，Value三者之间的交互；引入先验构造记忆库。
• 「自注意力机制」：自己和自己做attention，使得每个位置的词都有全局的语义信息，有利于建立长依赖关系。

Reinforcement-learning based Attention

• NIPS2014: Recurrent Models of Visual Attention^[1]
• ICLR2015: Multiple Object Recognition with Visual Attention ^[2]

NIPS2014论文应该是最早的Attention雏形，虽然和我们通常所说的、广泛应用于Seq2Seq的Attention机制不太一样，但是还是值得提一下。这是Google DeepMind2014年提出的一篇计算机视觉领域的文章，适用于处理图像序列或帧序列来进行场景感知或处理（例如Video Caption）。

其动机在于随着分辨率提高，计算量不断增长，神经网络难以在实时应用场景中，快速处理这么大的计算量。借鉴人类视觉系统的特点，即，为了理解某个场景，并不是一下子处理整个场景，而是Focus到某些关键的位置上，然后联合起来构建出整个场景信息。故本篇论文利用RNN处理图像序列，并使用「强化学习」来训练模型，使得模型能够学习attention决策。即，针对实时的场景，基于过去的信息和任务的需要选择下一个要focus的感知区域。这个和人类的感知方式比较相似，也是我们最早理解的Attention机制。

但是，上文所述的广泛应用于Seq2Seq中的Attention不大一样。人类的注意力机制实际上是可以节省计算资源的，注意只需要集中到某些区域，可以忽略大部分区域。Recurrent Models of Visual Attention中的做法和这个是一样的。

然而，下文即将要介绍的应用于Seq2Seq模型模型的Attention就不是这样的了。实际上，下文所述Attention模型，需要把每一个部分都观察的仔仔细细(每部分权重都要算一下)，才能进一步决策到底需要focus到哪些部分，这和人类的视觉系统不相符，更像是memory，而不是attention（实际上attention可以理解为一种「短期记忆」，即根据短期记忆在输入特征上分配attention；memory也是另外一种非常重要的机制），然而，这并不妨碍注意力机制的有效性。

Global & Local Attention

• EMNLP2015: Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation^[3]

以往的文章，主要将attention应用于不同场景中，而这篇文章提出了新的attention架构，引入了Global Attention和Local Attention的概念。

Global Attention和上文的Soft Attention几乎一样，即计算上下文向量时，和所有的encoder隐状态向量求alignment；而Local Attention是Soft Attention和Hard Attention的权衡，既拥有Soft Attention可微分，容易使用反向传播来优化的优点，又拥有Hard Attention复杂度低的优点，除此之外，还不需要强化学习方法进行训练。

首先定义，

• Encoder得到的源语句单词 的隐状态为：；
• Decoder中目标语句单词 的隐状态为：；
• 对每一个目标单词 ，使用Attention机制计算的上下文向量为 ；
• Attention机制中的对齐模型为 （前面文章中都是使用 , 即「前一个时间步」的Decoder隐状态和Encoder隐状态来计算对齐权重）。

首先是Global Attention，如下图所示：

Global Attention中上下文向量 的计算路径为：。

• 对齐模型计算：

  是源语句单词的位置。

  具体可以采用：

• 上下文向量计算：

  注意图中，框起来的部分作者称为Attention Layer。

接着是Local Attention，如下图所示：

Local Attention的引入是为了解决Global Attention中Attend到源语句中所有的词，一方面复杂度高，另一方面很难翻译长序列语句。Local Attention首先根据目标词的隐状态 计算源语句中的「对齐位置」（中心），然后使用以该位置为中心的窗口 内的源语句单词 ，来计算Attention的权重，计算时使用以 为中心的高斯核函数进行衰减。具体如下：

• 「对齐位置模型」：， ， 是源语句长度。只与t时刻Decoder状态 有关。
• 对齐权重模型：， 也就是在global Attention对齐模型基础上加了高斯函数指数衰减。。

计算上下文向量时，同上文，即对窗口内的encoder隐向量进行加权，即 。

计算得到上下文向量后，本文直接将 和 concat在一起，并计算经过attention后的隐状态 ：

再将上述attention后的隐状态输入到一个softmax全连接层，得到预测目标值：

按照上述方式来看，每个目标输出单词的预测值，没有利用已经预测的输出单词(embedding)作为输入，也没有利用目标词位置前一时刻的decoder隐状态 ；只利用了当前时刻Decoder隐状态 （上下文向量计算中的权重也主要依据这个计算的）。也就是说，每个目标词位置的attention决策是独立的（只和 本身相关）。

然而在机器翻译当中，通常要维护一个覆盖集，即源语句中哪些单词被翻译过了；同理，在神经机器翻译中，我们在翻译一个目标词时，同样需要关注哪些源语句单词已经被翻译了。因此，作者提出了一个Input-feeding approach，把Decoder端前一时刻attention「后」的隐状态和前一时刻预测的输出单词的embedding连接起来，作为下一时刻的输入。（这个和传统Attention的几乎没差别）

本文的贡献主要是Local Attention以及提出的各种各样的Alignment函数，其余都和前面的工作大同小异。现总结下Alignment函数如下图所示：

Multi-dimensional Attention

• AAAI2018：DiSAN: Directional Self-Attention Network for RNN/CNN-Free Language Understanding^[4]

在Baisc Attention中，对于每个查询，每个key对应的value都有一个权重值，即每个查询会对应一个1-D的Attention weight向量。而Multi-dimensional Attention会产生更高维度的Attention矩阵，旨在捕获不同特征空间中的Attention特征。

实际上主要区别在于，之前每个value向量对应一个权重Alignment Score，加权的时候实际上是利用了广播机制，value每个元素feature都乘上该权重；现在修改为在feature-level，每个元素特征都乘上不同的权重系数，因此Alignment Score是和Value同维度数的向量，即右图中的 。做法很简单，使用MLP对齐的时候，MLP输出层神经元数量等于Value维度数即可，例如这篇文章中使用

其他方式如下：()

Multi-Source Attention

• NAACL-HLT2016：Multi-Source Neural Translation^[5]

这是2016发表在NAACL-HLT的一篇文章。文章使用英语，德语，法语三种语言建立了一种多源（三语言）机器翻译模型。Intuition在于，如果一篇文章被翻译成了另一种语言，那么就更加倾向于被翻译成其他语言。这样的观点对机器翻译任务有一定的启发，将原本的单一源语言替换为多种源语言，应该可以取得更好的效果。

如英语中的“bank”一词原本可以翻译为河岸或是银行，如果源语言中有德语词汇“Flussufer”（河岸）作为帮助，则自然可以精确得到法语中“Berge”（河岸）这样的翻译结果。基于这样的思想，作者在原有的seq2seq+attention模型的基础上做了修改，引入更多源语句，建立一种多源的翻译模型。模型结构如下：

左侧是两种不同语言的源语句，每种语言的源语句都有一个自己的encoder，且结构一样。问题的关键在于如何将两种语言encoder的东西combine在一起，并和decoder的表示进行对齐求attention。

由于作者采用了LSTM，因此同时考虑了hidden state和cell state的combination。核心工作就是图中黑色部分的combiners。combiners的输入是两个源语句最后时刻encoder得到的hidden state 和cell state ，输出是单个hidden state 和单个cell state 。（以往的工作似乎没有把encoder的cell state给decoder，从图中还可以看出，两个encoder中，每一层得到的两个源语句的hidden state和cell state都需要经过combiners）

• 最基本的combiner：对于hideen state，就是把两个encoder的隐状态concat起来，再做一个线性变换+tanh激活：。对于cell state，直接相加: 。

• LSTM variant combiner:

  唯一要提的就是， 作为输入，每个encoder得到的cell state各自对应一个自己的遗忘门。

到目前为止，都不涉及到attention。上文得到的 和 只是作为decoder的初始输入（前一时刻的输入，以前的Seq2Seq模型，似乎cell state没有传给decoder）。

至于attention，作者做了很小的改动。采用的是EMNLP2015: Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation^[6]中的Local Attention。

在这个基础上，让decoder的隐状态同时和两个encoder得到的隐状态进行对齐，并各自计算得到一个上下文向量，，注意这个c是上下文向量，跟上文所述cell state无关。最后计算Decoder的Attentional Hidden State时，使用 。也就是之前只使用1个上下文向量，这里面使用两个上下文向量。

下面是实验的一个case:

Hierarchical Attention

• NAACL-HLT2016：Hierarchical Attention Networks for Document Classification^[7]

文本分类是一项基础的NLP任务，在主题分类，情感分析，垃圾邮件检测等应用上有广泛地应用。其目标是给「每篇」文本分配一个类别标签。本文中模型的直觉是，不同的词和句子对文本信息的表达有不同的影响，词和句子的重要性是严重依赖于上下文的，即使是相同的词和句子，在不同的上下文中重要性也不一样。就像人在阅读一篇文本时，对文本不同的内容是有着不同的注意度的。而本文在attention机制的基础上，联想到文本是一个层次化的结构，提出用词向量来表示句子向量，再由句子向量表示文档向量，并且在词层次和句子层次分别引入attention操作的模型。

模型结构如上图所示，

• 词先经过Bidirectional RNN(GRU)提取到word annotation，然后经过1个MLP得到word annotation对应的隐表示(这一步在Basic Attention中没有)，
• 然后使用该隐表示和全局的「word-level上下文隐向量」 进行对齐，计算相似性，得到softmax后的attention权重，
• 最后对句子内的词的word annotation根据attention权重加权，得到每个句子的向量表示。
• 接着，将得到的句子表示同样经过Bidirectional RNN(GRU)提取sentence annotation，再经过MLP得到对应的隐表示，接着将其和全局的「sentence-level上下文隐向量」 进行对齐计算，得到句子的attention权重，最后加权sentence annotation得到文档级别的向量表示。得到文档表示后再接一个softmax全连接层用于分类。

这里最有趣的一点是，全局的「word-level上下文隐向量」 和全局的的「sentence-level上下文隐向量」，是随机初始化的，且也是通过模型进行学习的。这二者就像专家一样，是高级咨询顾问。为了得到句子的向量表示，我们询问 哪些词含有比较重要的信息？为了得到文档的向量表示，我们询问 哪些句子含有比较重要的信息？

Attention over Attention

• ACL2017：Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension^[8]

比较巧妙，但很容易理解，直接上图：

两个输入，一个Document和一个Query，分别用一个双向的RNN进行特征抽取，得到各自的隐状态 和 。（Embedding Layer+Bi-GRU Layer）。接着要计算document和query之间「每个词」的相似性得分，

然后基于query和doc的隐状态进行dot product，得到doc和query的attention关联矩阵 （Document所有词和Query所有词和之间的关联矩阵，行是Document，列是Query）。然后按列（column）方向进行softmax操作，得到query-to-document的attention值 ，表示t时刻的query 「word」的document-level attention。按照行（row）方向进行softmax操作，得到document-to-query的attention值 ，表示t时刻的document 「word」的query-level attention，再对 按照列方向进行累加求平均得到averaged query-level attention值 ，(可以证明，按列对 平均后仍然是概率分布)，这个求平均的操作可以理解为求query-level每个词和document所有词的平均关联性。

最后再基于上一步attention操作得到 和 ，再进行attention操作，即attention over attention得到最终的attended attention ，即Document每个词都有一个attended attention score。

预测的时候，预测词典中每个词的概率，将词w在document中出现的位置上对应的attention值进行求和。例如图中Mary出现在Document首尾，故把这两个attention score相加，作为预测的概率。

文章的亮点在于，引入document和query所有词pair-wise的关联矩阵，分别计算query每个词document-level attention(传统的方法都只利用了这个attention)，和document每个词的query-level attention，对后者按列取平均得到的averaged query-level attention。进一步，二者点乘得到attended document-level attention，也即attention-over-attention。

这个和上文层次化Attention有点像。

ok，今天就到这儿啦，敬请期待下一篇~我是蘑菇先生，欢迎大家到我的公众号『蘑菇先生学习记』一起交流！

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