attention 汇总（持续）

Seq2seq Attention

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Normal Attention

1.  在decoder端，encoder state要进行一个线性变换，得到r1，可以用全连接，可以用conv，取决于自己，这里不需要加激活函数。

2. decoder端t时刻的输入和上一时刻的context vector（相当于在这个时刻，用上一时刻的state求context vector，然后再输入LSTM求出cell output）做一个线性变换（先拼接再输入到一个全连接网络），得到LSTM的输入；LSTM输出output和state，output可以用来经过一个线性变换求词表，state用于计算attention，这一个的求attention相当于是为下一步求attention（前面所说到的context vector）

　　　　1）在训练时，第一的时间步骤时，context vector为0

　　　　2）在预测时，context vector为encoder输出的state经过attention后的结果

c.  用state经过一个线性变化，并加上bias，就等于这部分 W_S * s_t + b，得到r2，shape [batch_size, embedd_size]

d.  最后再经过v^t * tanh(r1 + r2)得到的r3，再对r3进行求和，得到r4, shape [batch_size, time_step], 最后再经过softmax，shape [batch_size, time_step]，这里要经过mask，即让为0的部分概率为0

加性Attention

当seq2seq decoder段去解码时，是每个时间步骤去与encoder端的进行attention，所以加性attention为

1. decoder端t时刻的输入和上一时刻的context vector（相当于在这个时刻，用上一时刻的state求context vector，然后再输入LSTM求出cell output）做一个线性变换（先拼接再输入到一个全连接网络），得到LSTM的输入；LSTM输出output和state，output可以用来经过一个线性变换求词表，state用于计算attention，这一个的求attention相当于是为下一步求attention（前面所说到的context vector）

　　　　1）在训练时，第一的时间步骤时，context vector为0

　　　　2）在预测时，context vector为encoder输出的state经过attention后的结果

2. 用state拼接编码器的输出，得到[B, T, embedding1]

　　1）输入到第一个全连接神经网络，不采用bias，激活函数用tanh，shape保持一致

　　2) 将上一全连接神经网络的输出，输入到下一个全连接神经网络，不用激活函数，不加bias，shape为[B, T, 1]

　　3）在列的维度上求softmax，相当于求了每个时间的贡献度，这里要进行mask

　　4）相乘encoder端的输出，得到[B, T, embedding2]，这里可以用来求context vector了(只需要在时间的维度上相加就行)

Self Attention

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All Attention Is You Need

　　先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河岸呢，这就需要我们联系上下文，当我们看到river之后就应该知道这里bank很大概率指的是河岸。在RNN中我们就需要一步步的顺序处理从bank到river的所有词语，而当它们相距较远时RNN的效果常常较差，且由于其顺序性处理效率也较低。Self-Attention则利用了Attention机制，计算每个单词与其他所有单词之间的关联，在这句话里，当翻译bank一词时，river一词就有较高的Attention score。利用这些Attention score就可以得到一个加权的表示，然后再放到一个前馈神经网络中得到新的表示，这一表示很好的考虑到上下文的信息。如下图所示，encoder读入输入数据，利用层层叠加的Self-Attention机制对每一个词得到新的考虑了上下文信息的表征。Decoder也利用类似的Self-Attention机制，但它不仅仅看之前产生的输出的文字，而且还要attend encoder的输出。以上步骤如下动图所示：

　　注：Multi-head Attention其实就是多个Self-Attention结构的结合，每个head学习到在不同表示空间中的特征，如下图所示，两个head学习到的Attention侧重点可能略有不同，这样给了模型更大的容量

详解：

1. 对于self-attention来讲，Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入，首先我们将QK矩阵相乘，然后为了防止其结果过大，起到了缩放的作用，会除以一个尺度标度  ，其中  为一个query和key向量的维度。再利用Softmax操作将其结果归一化为概率分布，然后再乘以矩阵V就得到权重求和的表示。该操作可以表示为

2. mask，在Q*K^T后shape是[batch_size, Q, K]

　　1).  先进行key的mask，相当于找出key的padding，让它softmax后的概率为0，在计算context vector的时候，让其贡献为0

　　　　a.  先对key的最后一个维度的每一个值进行绝对值，然后再求和，如果词向量全部是0的话，那么和出来就全部是0，就说明这个时间是padding来的，shape是[batch_size, K]

　　　　b.  然后扩展第二个维度，shape是[batch_size, 1, K]

　　　　c.  然后进行复制，复制Q次，因为是query的key，有query的长度，shape[batch_size, Q, K]

　　　　d.  定义一个极小值，这个值得目的是让softmax后的值为0

　　　　e. 最后让mask映射到input里面，为0的部分就为极小值，不为0的部分就为原来的值；这里的意思是，让key中pad的部分在softmax后为0，所以放置极小值

　　　　f. 代码:

    padding_num = -2 ** 32 + 1
    if type in ("k", "key", "keys"):
        # Generate masks
        a = queries.get_shape().as_list()
        masks = tf.sign(tf.reduce_sum(tf.abs(keys), axis=-1))  # (N, T_k)
        masks = tf.expand_dims(masks, 1) # (N, 1, T_k)
        masks = tf.tile(masks, [1, tf.shape(queries)[1], 1])  # (N, T_q, T_k)

        # Apply masks to inputs
        paddings = tf.ones_like(inputs) * padding_num

        outputs = tf.where(tf.equal(masks, 0), paddings, inputs)  # (N, T_q, T_k)

　　2). 对未来信息进行mask，让self attention的时候看不到未来的词，即在计算context vector的时候，未来的词的概率为0，对计算context vector的贡献为0，这个只在transformer decoder端使用

　　　　a.  因为每个时刻只能看到前面的信息，所以这里就使用下三角矩阵，即下三角为1，上三角为0，shape[batch_size, Q, K]，每个batch里面的下三角矩阵都是一样的

　　　　b.  定义一个极小的值，目的是让softmax后的值为0

　　　　c. 然后进行映射，让上三角为0的全部为极小值，下三角的值为原来的值

　　　　d. 代码：

padding_num = -2 ** 32 + 1
elif type in ("f", "future", "right"):
        diag_vals = tf.ones_like(inputs[0, :, :])  # (T_q, T_k)
        tril = tf.linalg.LinearOperatorLowerTriangular(diag_vals).to_dense()  # (T_q, T_k)
        masks = tf.tile(tf.expand_dims(tril, 0), [tf.shape(inputs)[0], 1, 1])  # (N, T_q, T_k)

        paddings = tf.ones_like(masks) * padding_num
        outputs = tf.where(tf.equal(masks, 0), paddings, inputs)

　　

　　3). 对query进行mask，让query中的padding，在计算context vector的时候为0，即要让query padding部分的时间步骤对K的attention全部为0，这样在计算context vector后才能为0

　　　　a.  先对query的最后一个维度的每一个值进行绝对值，然后再求和，如果词向量全部是0的话，那么和出来就全部是0，就说明这个时间是padding来的，shape是[batch_size, Q]

　　　　b. 对最后一个维度进行扩展，shape是[batch_size, Q, 1]

　　　　c. 是用query去attention key，而key有K个时间步骤，所有要对最后一个时间步骤复制K次，如果原来求出来为0，那么复制出来的值也为0。shape是[batch_size, Q, K]，

　　　　d. 这个时候求出来的值每行中的值都相等。再乘以input，这里是进行点乘；这里为什么不乘以1，我的理解是相当于乘以了一个常数，即query的每个时间步骤乘以了它自己本身。

　　　　e. 代码：

        # Generate masks
        masks = tf.sign(tf.reduce_sum(tf.abs(queries), axis=-1))  # (N, T_q)
        masks = tf.expand_dims(masks, -1)  # (N, T_q, 1)
        masks = tf.tile(masks, [1, 1, tf.shape(keys)[1]])  # (N, T_q, T_k)

        # Apply masks to inputs
        outputs = inputs*masks

　　4). softmax：这里涉及到多头，我的理解是将多头分开，分开以后有[num_heads, batch_size, Q, K]，然后进行矩阵相加[batch_size, Q, K]，然后再进行softmax

3. 将最后的attention乘以 V，得到的shape是[batch_size, Q, emdedding_size]

4. 将多头context vector进行复原，例，原来如果词向量是embedding，切分为8个头，那么就是[N*8, Q, embedding/8]，attention后，再还原就是[N, Q,embedding]

Hierarchical Attention Networks for Document Classification

这里相当于是self attention，在transformer的self attention里面求的是所有的词对当前词的贡献度，而在这个里面是求的当前词对这段sequence的贡献度

这里只对词级别的attention为例进行说明

1. 将输入进行embedding，shape是[batch_size * num_sentences, sequence, embedding]

2. 将embedding输入到双向LSTM或者GRU，并将输出（不是隐藏层状态）进行拼接, 得到的shape是[batch_size * num_sequence, sequence, output_size * 2]

3. 将上面得到的输出进行一个全连接网络，并用tanh进行激活，得到的shape是[batch_size * num_sequence, sequence, output_size * 2]

4.  将上面得到的输出进行点乘一个context vector，这个context vector是预定义的,shape是[output_size * 2]，可以用于训练，目的是衡量哪些词比较重要，得到的shape是[batch_size * num_sequence, sequence, output_size * 2]

5. 将上面得到的输出进行在最后一个维度求和，得到的shape是[batch_size * num_sequence, sequence]。

6. 进行softmax，进行mask，然后再进行re_normal，具体可以参考pointer-genertor中的mask。得到的是每个词对于这个sequence的贡献度，这里就是attention的值, shape是batch_size * num_sequence, sequence]

7. 再将上面得到的结果与双向LSTM或GRU输出的进行一个点乘，得到的结果是[batch_size * num_sequence, sequence, output_size * 2]

8. 在将上面得到的结果进行在第一个维度的相加，得到的就是这个sequence的context vector

稀疏Attention

在上面描述到的都是标准的Self Attention。

优点：能够直接捕捉X中任意两个向量的关联，而且易于并行

缺点：从理论上来讲，Self Attention的计算时间和显存占用量都是O(n²)级别的（n是序列长度），这就意味着如果序列长度变成原来的2倍，显存占用量就是原来的4倍，计算时间也是原来的4倍。当然，假设并行核心数足够多的情况下，计算时间未必会增加到原来的4倍，但是显存的4倍却是实实在在的，无可避免，这也是微调Bert的时候时不时就来个OOM的原因了。因为它要对序列中的任意两个向量都要计算相似度，得到n²大小的相关度矩阵

从上面缺点来看，如果要减少关联性的计算，也就是认为每个元素只跟序列内的一部分元素有关，这就是稀疏Attention的基本原理。

Atrous Self Attention

第一个要引入的概念是Atrous Self Attention，中文可以称之为“膨胀自注意力”、“空洞自注意力”、“带孔自注意力”等。

很显然，Atrous Self Attention就是启发于“膨胀卷积（Atrous Convolution）”，如下右图所示，它对相关性进行了约束，强行要求每个元素只跟它相对距离为k,2k,3k,…的元素关联，其中k>1是预先设定的超参数。从下左的注意力矩阵看，就是强行要求相对距离不是k的倍数的注意力为0（白色代表0）：

由于现在计算注意力是“跳着”来了，所以实际上每个元素只跟大约 n / k 个元素计算相关性，这样一来理想情况下运行效率和显存占用都变成了O(n²/k)，也就是说能直接降低到原来的1/k

Local Self Attention

另一个要引入的过渡概念是Local Self Attention，中文可称之为“局部自注意力”。其实自注意力机制在CV领域统称为“Non Local”，而显然Local Self Attention则要放弃全局关联，重新引入局部关联。具体来说也很简单，就是约束每个元素只与前后k个元素以及自身有关联，如下图所示：

从注意力矩阵来看，就是相对距离超过kk的注意力都直接设为0。

都是保留了一个2k+1大小的窗口，然后在窗口内进行一些运算，不同的是普通卷积是把窗口展平然后接一个全连接层得到输出，而现在是窗口内通过注意力来加权平均得到输出。对于Local Self Attention来说，每个元素只跟2k+1个元素算相关性，这样一来理想情况下运行效率和显存占用都变成了O((2k+1)n)∼O(kn)，也就是说随着nn而线性增长，这是一个很理想的性质——当然也直接牺牲了长程关联性。

Sparse Self Attention

到此，就可以很自然地引入OpenAI的Sparse Self Attention了。我们留意到，Atrous Self Attention是带有一些洞的，而Local Self Attention正好填补了这些洞，所以一个简单的方式就是将Local Self Attention和Atrous Self Attention交替使用，两者累积起来，理论上也可以学习到全局关联性，也省了显存。

例：输入的向量进行两个Attention，一个是Local Self Attention, 那么输出的向量都融合了局部的相联特征，然后第二层用 Atrous Self Attention，虽然它是跳着来，但是因为第一层的输出融合了局部的输入向量，所以第二层的输出理论可以跟任意的输入向量相关（因为的空洞为k，而k中的每个元素经过了2k+1的局部，所以相当于和任意输入关联），也就是说实现了长程关联。

但是OpenAI没有这样做，它直接将两个Atrous Self Attention和Local Self Attention合并为一个，如

从注意力矩阵上看就很容易理解了，就是除了相对距离不超过k的、相对距离为k,2k,3k,…的注意力都设为0，这样一来Attention就具有“局部紧密相关和远程稀疏相关”的特性，这对很多任务来说可能是一个不错的先验，因为真正需要密集的长程关联的任务事实上是很少的。