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[Transformer] Self-Attention與Transformer

tags: Literature Reading Self-Attention Transformer ViT

ViT與Transformer相關筆記

Attention Mechanism概念與脈絡

  • Attention is a core ingredient of ‘conscious’ AI (ICLR 2020 Yoshua Bengio)

    注意力機制（Attention），即人（或算法）一次專注於單個元素或多個元素的機制，是機器學習中的一種數據處理方法，廣泛應用在自然語言處理、圖像識別及語音識別等各種不同類型的機器學習任務中。

    Bengio在其著作《Thinking, Fast and Slow》中描述了以美國心理學和經濟學家丹尼爾•卡尼曼(Daniel Kahneman)提出的認知系統。

    • 第一種是無意識的——它是直覺的和快速的，非語言和習慣性的，它只處理隱性的知識。
    • 第二種是有意識的——它是語言和算法的，它結合了推理和計劃，以及明確的知識形式。

  • 人類的視覺注意力焦點

    • 你可以在下面發現幾張臉?

  • 注意力模型家族

Transformer的重要性及突破性概念

第四大類深度學型模型

與CNN、RNN對比


  • 代號註記

    • n : sequence length
    • d : representation dimension,
    • k : kernel size of convolutions

  • 自注意力機制特色

    • 可以完全平行計算
    • 在最大路徑長度(最長序列為1)最低
      • 抓取/查詢全局訊息越容易
      • CNN的k越大，感受視野範圍越大
    • 對長序列的計算複雜度高

原始論文：Attention is All you Need

Transformer模型的整體結構

  • 模型架構
    Transformer

  • 每個單詞同時去計算自己本身與所有單詞的相似性，來得到注意力分數

    • 可理解為在所有詞庫中，建立所有單詞間的相似性分數矩陣

    • 所有句子中的每個單詞(token/sequence)本身同時作為Query與Key,Value

      • Q,K,V是可學習的權重

    • 注意力分數

      • 即該embedding vector的V(Value) x 關注力權重

    • 關注力權重 = Q x K

      • 即得到該單詞與全部單詞的相關性矩陣
      • 透過縮放及Softmax轉為(0,1)間的機率分布

  • encoder :

    • 根據全局(全文)訊息，計算每個embedding vector(在NLP領域即每個單詞)對所有詞庫的相關性，獲得該單詞對（embedding vector）所有單詞的注意力分數

  • decoder :

    • 以當前embedding vector作為Q，在encoder所學習到的注意力矩陣中進行查詢

      • 例如，在主詞後面，接續動詞的機會比較大；在出現下雨時，後面文字出現雨傘的機會就會增加

    • 在推論時，

      • decoder同時考慮1. 當前的embedding vector(當前訊息)，與2. encoder(全局/文訊息)
      • 後面的embedding vector是被遮住的(masked）

Self-Attention

  • Scaled Dot-Product Attention 縮放後的點積注意力

    • 點積: 反映兩個向量間的相似性

Multi-head Attention

  • 由多個Self-Attention模塊串接組成
    • 提供模型彈性、多面向的注意力

Position encoding

  • CNN與RNN帶有位置訊息，但自注意力機制本身沒有
  • 鑲嵌在每個單詞(X)上，讓每個單詞帶有位置資訊
    • 使模型在學習/推論時考量位置訊息
  • 位置編碼
    • X + P
    • P ∈ ℝn×d :
    • P : \[ p_{i,2j} = sin\left(\frac{i}{10000^{2j/d}}\right),\; p_{i,2j+1} = con\left(\frac{i}{10000^{2j/d}}\right)\]

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