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对Attention is all you need 的理解

由 南楼画角 提交于 2019-12-05 22:13:56

本文参考的原始论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762

谷歌昨天在arxiv发了一篇论文名字教Attention Is All You Need，提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题，比如机器翻译。传统的神经机器翻译大都是利用RNN或者CNN来作为encoder-decoder的模型基础，而谷歌最新的只基于Attention的Transformer模型摒弃了固有的定式，并没有用任何CNN或者RNN的结构。该模型可以高度并行地工作，所以在提升翻译性能的同时训练速度也特别快。

以下是谷歌Transformer的结构示意图。
Transformer结构

模型分为编码器和解码器两个部分，编码器由6个相同的层堆叠在一起，每一层又有两个支层。第一个支层是一个多头的自注意机制，第二个支层是一个简单的全连接前馈网络。在两个支层外面都添加了一个residual的连接，然后进行了layer nomalization的操作。模型所有的支层以及embedding层的输出维度都是dmodel=512. 模型的解码器也是堆叠了六个相同的层。不过每层除了编码器中那两个支层，解码器还加入了第三个支层，如图中所示同样也用了residual以及layer normalization。具体的细节后面再讲。

论文是从attention结构开始介绍Transformer的，这里为了方便，从模型的输入开始介绍。

模型输入。
编码器和解码器的输入就是利用学习好的embeddings将tokens（一般应该是词或者字符）转化为dmodel 维向量。对解码器来说，利用线性变换以及softmax函数将解码的输出转化为一个预测下一个token的概率。

位置编码。
由于模型没有任何循环或者卷积，为了使用序列的顺序信息，需要将tokens的相对以及绝对位置信息注入到模型中去。论文在输入embeddings的基础上加了一个“位置编码”。位置编码和embeddings由同样的维度都是dmodel 所以两者可以直接相加。有很多位置编码的选择，既有学习到的也有固定不变的。本文中用了正弦和余弦函数进行编码。

PE(pos,2i)=sin(pos/100002i/dmodel)
PE(pos,2i+1)=cos(pos/100002i/dmodel)

这里的pos是位置，i是维度。

下面介绍我对本文最重要的一部分注意力模型的理解。
论文首先给attentioin进行了一个定义。attention函数可以看作将一个query和一系列key-value对映射为一个输出（output）的过程。这里的query，keys，values以及output都是向量。输出是由带权的values加起来得到的，而每个value的权重是根据query和相应的key通过一个函数计算出来的。

scaled 的点乘attention
论文中用的attention是基本的点乘的方式，就是多了一个所谓的scale。输入包括维度为dk 的queries以及keys，还有维度为dv 的values。计算query和所有keys的点乘，然后每个都除以dk−−√（这个操作就是所谓的Scaled）。之后利用一个softmax函数来获取values的权重。
实际操作中，attention函数是在一些列queries上同时进行的，将这些queries并在一起形成一个矩阵Q 同时keys以及values也并在一起形成了矩阵K 以及V 。则attention的输出矩阵可以按照下述公式计算：

Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk−−√)V

文中还讨论了点乘和additive attention的区别，additive的attention用了一个单层的前馈网络，理论上二者的复杂度是差不多的，但是实际上点乘更快而且空间上更有效率，因为点乘可以利用高度优化了的矩阵乘法代码来实现。
当dk 比较小时，两个机制的效果几乎差不多，而在dk 比较大的时候，additive的attention效果比没有scale操作的点乘attention效果好。作者怀疑这是因为the dot products growing too large in magnitude to result in useful gradients after applying the softmax function（不知道怎么翻译好），所以作者用了scale这个操作来规模化点乘。
下图为作者scale 点乘attention的结构图。

Scaled 点乘attention

多头的attention （Multi-Head Attention）
这个应该是本文最核心的部分。本文结构中的Attention并不是简简单单将一个点乘的attention应用进去。作者发现先对queries，keys以及values进行h 次不同的线性映射效果特别好。学习到的线性映射分别映射到dk , dk 以及dv 维。分别对每一个映射之后的得到的queries，keys以及values进行attention函数的并行操作，生成dv 维的output值。具体操作细节如以下公式。

MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)

where:headi=Attention(QWiQ,KWiK,VWiV)

这里映射的参数矩阵，WiQ∈Rdmodel∗dk ,WiK∈Rdmodel∗dk ,WiV∈Rdmodel∗dv。
本文中对并行的attention层（或者成为头）使用了h=8 的设定。其中每层都设置为dk=dv=dmodel/h=64. 由于每个头都减少了维度，所以总的计算代价和在所有维度下单头的attention是差不多的。

把这些attention头的output拼接起来作为最终值，就像下图中multihead attention结构示意图所描述的一样。
多头的attention

在本模型中如何使用attention
本文提出的模型Transformer以三种不同的方式使用了多头attention。
1. 在encoder-decoder的attention层，queries来自于之前的decoder层，而keys和values都来自于encoder的输出。这个类似于很多已经提出的seq-to-seq模型所使用的attention机制。
2. 在encoder含有self-attention层。在一个self-attention层中，所有的keys, values以及queries都来自于同一个地方，本例中即encoder之前一层的的输出。
3. 类似的，decoder中的self-attention层也是一样。不同的是在scaled点乘attention操作中加了一个mask的操作（设置为负无穷），这个操作是保证softmax操作之后不会将非法的values连到attention中（个人理解，比如你这一位置queryattention的values不能有这一位置之后的values的信息，只能有该位置前面的values，本人菜鸟欢迎拍砖）。

之前说模型由堆叠在一起的六个层组成，每层由两个支层，attention层就是其中一个，而attention之后的另一个支层就是一个前馈的网络。公式描述如下。

FFN(x)=max(0,xW1+b1)W2+b2

该网络是两个线性变换，中间加了一个ReLU激活函数。每个位置（position）上的线性变换是一样的，但是不同层与层的参数是不一样的。该网络的输入和输出维度都是dmodel ，不过中间层的维度是2048.

模型的整体框架基本介绍完了，其最重要的创新应该就是Self-Attention的使用级联的多头attention架构。

作者在文中深入讨论了为什么选择使用self attention这一结构。主要从三个方面来谈。第一是每层的总计算复杂性，其次是能并行计算的数量，这点论文用所要求的序列操作的最小值来量化。第三点是针对网络长距离依赖的路径长度。为了提升在长序列上的计算性能，self-attention应该改被限制（restrict）在一个size大小为r 的邻域内，这样可以将最大路径长度增加到O(n/r) ，至于具体如何去做作者说在未来工作中会研究。

self attention与其他模型性能比较

上图为self attention结构与cnn以及rnn的性能比较，可以看出self attention还是具有优势的。

论文中的东西就说这么多了，下面说我的感想。
自我感觉谷歌这次放大招了，完全抛弃了CNN以及RNN这几年做神经机器翻译的固有思维，仅用了attention来对句子进行编码和解码。从论文后面的附图可以看出该模型已经在很大程度上“理解”了句子的意思。也许过一段时间，各种层叠attention及其变种的模型就会满天飞了，但谷歌无疑开了这样一个好头，就是我们不必对固有的模型抱有很深的执念，尝试各种可能也许会有意想不到的效果。不过话说回来，谁知道这个模型是失败了多少次之后才有的成功呢？

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